키 목록을 통해 중첩된 사전 항목 액세스: 중첩 구조 탐색
사전과 같은 복잡한 데이터 구조에는 탐색 및 조작을 위한 효율적인 방법이 필요한 경우가 많습니다. 중첩된 콘텐츠. 일반적인 과제 중 하나는 제공된 키 목록을 기반으로 중첩된 구조 내의 특정 항목에 액세스하는 것입니다.
기존 접근 방식
이를 해결하는 한 가지 방법은 목록의 각 키를 사용하여 원하는 항목을 찾습니다. 그러나 이 접근 방식은 깊이 중첩된 구조의 경우 점점 장황해지고 오류가 발생하기 쉽습니다.
Reduce를 사용하여 개선된 솔루션
더 우아하고 효율적인 솔루션은 Python의 Reduce를 활용하는 것입니다. () 기능. Reduce()는 지정된 작업을 요소 시퀀스에 반복적으로 적용하여 시퀀스를 단일 값으로 줄입니다. Operator.getitem을 작업으로 활용하면 목록의 각 키를 사용하여 사전을 탐색하여 관련 값을 검색할 수 있습니다.
from functools import reduce # forward compatibility for Python 3 import operator def get_from_dict(dataDict, mapList): return reduce(operator.getitem, mapList, dataDict)
값 설정
사전 내의 값을 수정하는 데에도 동일한 원칙을 적용할 수 있습니다. get_from_dict를 사용하여 상위 사전과 최종 키를 찾으면 새 값을 직접 할당할 수 있습니다.
def set_in_dict(dataDict, mapList, value): get_from_dict(dataDict, mapList[:-1])[mapList[-1]] = value
추가 기능
핵심 기능을 확장하면, 중첩된 구조를 삭제하고 조작하기 위한 추가 기능을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 키를 삭제하는 함수:
def del_by_path(root, items): del get_from_path(root, items[:-1])[items[-1]]
전체 예
다음은 전체 코드 데모입니다.
dataDict = { "a": { "r": 1, "s": 2, "t": 3 }, "b": { "u": 1, "v": { "x": 1, "y": 2, "z": 3 }, "w": 3 } } maplist = ["a", "r"] print(get_from_dict(dataDict, maplist)) # Output: 1 maplist = ["b", "v", "y"] print(get_from_dict(dataDict, maplist)) # Output: 2 set_in_dict(dataDict, ["b", "v", "w"], 4) print(dataDict) # Output: {'a': {'r': 1, 's': 2, 't': 3}, 'b': {'u': 1, 'v': {'w': 4, 'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}, 'w': 3}}
이 향상된 접근 방식은 키 목록을 사용하여 복잡한 중첩 사전 구조를 탐색하고 수정하는 간결하고 효율적인 방법을 제공하여 유연성과 코드를 제공합니다. 가독성.
위 내용은 Python에서 키 목록을 사용하여 중첩된 사전 항목에 효율적으로 액세스하고 수정하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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