


Mengakses Item Kamus Bersarang melalui Senarai Utama: Meneroka Struktur Bersarang
Struktur data yang kompleks seperti kamus sering memerlukan kaedah yang cekap untuk melintasi dan memanipulasi kandungan bersarang mereka. Satu cabaran biasa ialah mengakses item tertentu dalam struktur bersarang berdasarkan senarai kunci yang disediakan.
Pendekatan Sedia Ada
Satu kaedah untuk menangani perkara ini adalah dengan menavigasi secara berulang melalui kamus, menggunakan setiap kekunci dalam senarai untuk mencari item yang dikehendaki. Pendekatan ini, bagaimanapun, boleh menjadi semakin bertele-tele dan terdedah kepada ralat untuk struktur bersarang dalam.
Penyelesaian yang Diperbaiki Menggunakan Reduce
Penyelesaian yang lebih elegan dan cekap melibatkan memanfaatkan pengurangan Python () fungsi. reduce() secara berulang menggunakan operasi tertentu pada jujukan elemen, mengurangkan jujukan kepada satu nilai. Dengan menggunakan operator.getitem sebagai operasi, kami boleh melintasi kamus, menggunakan setiap kekunci dalam senarai untuk mendapatkan semula nilai yang berkaitan.
from functools import reduce # forward compatibility for Python 3 import operator def get_from_dict(dataDict, mapList): return reduce(operator.getitem, mapList, dataDict)
Menetapkan Nilai
Prinsip yang sama boleh digunakan untuk mengubah suai nilai dalam kamus. Dengan menggunakan get_from_dict untuk mencari kamus induk dan kunci terakhir, kami boleh menetapkan nilai baharu secara langsung.
def set_in_dict(dataDict, mapList, value): get_from_dict(dataDict, mapList[:-1])[mapList[-1]] = value
Fungsi Tambahan
Meluaskan fungsi teras, kita boleh mencipta fungsi tambahan untuk memadam dan memanipulasi struktur bersarang. Contohnya, fungsi untuk memadam kunci:
def del_by_path(root, items): del get_from_path(root, items[:-1])[items[-1]]
Contoh Lengkap
Berikut ialah demonstrasi lengkap kod:
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}}
Pendekatan yang dipertingkatkan ini menawarkan kaedah ringkas dan cekap untuk menavigasi dan mengubah suai struktur kamus bersarang yang kompleks menggunakan senarai kunci, memberikan fleksibiliti dan kebolehbacaan kod.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengakses dan Mengubah Suai Item Kamus Bersarang Dengan Cekap Menggunakan Senarai Utama dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

Pythonarraysarecreatedusingthearraymodule, notbuilt-inlikelists.1) importTheArrayModule.2) specifythetypecode, cth., 'I'forintegers.3) Initializewithvalues.arraysofferbettermemoryficiencyficorhomogeneousdatabutflex.

Sebagai tambahan kepada garis shebang, terdapat banyak cara untuk menentukan penterjemah python: 1. Gunakan perintah python terus dari baris arahan; 2. Gunakan fail batch atau skrip shell; 3. Gunakan alat binaan seperti membuat atau cmake; 4. Gunakan pelari tugas seperti Invoke. Setiap kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan penting untuk memilih kaedah yang sesuai dengan keperluan projek.

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
