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如何將嵌套的OrderedDict轉換為Python中的Dict?

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2023-08-29 23:09:17730瀏覽

如何將嵌套的OrderedDict轉換為Python中的Dict?

Python是一種流行的程式語言,廣泛用於各種應用,包括Web開發、資料科學和機器學習。它的簡潔性、靈活性和易用性使其成為開發者的優秀選擇。讓Python脫穎而出的一個特性是OrderedDict類,它是一個字典子類,可以記住插入專案的順序。然而,在某些情況下,我們可能需要將嵌套的OrderedDict轉換為普通的dict以便進一步處理資料。

在本教程中,我們將解釋什麼是嵌套的OrderedDict,並且為什麼有必要將其轉換為普通的字典。我們將透過遞歸的方法,為您介紹將嵌套的OrderedDict轉換為字典的過程。我們還將提供使用程式碼的範例,並解釋使用普通字典而不是嵌套的OrderedDict的好處。所以,讓我們深入下一節的文章中,了解更多關於將嵌套的OrderedDict轉換為字典的內容。

什麼是 OrderedDict?

OrderedDict 是常規字典的子類,其中維護項目的順序。這意味著 OrderedDict 中的項目會按照它們添加到字典中的順序儲存。

現在讓我們繼續講解嵌套有序字典。顧名思義,嵌套有序字典就是一個有序字典中包含另一個有序字典。這意味著外部有序字典中的值本身就是有序字典。這是一種用於表示嵌套或層次結構資料的有用資料結構。

這是巢狀 OrderedDict 的範例:

from collections import OrderedDict

nested_odict = OrderedDict({
    'Name': 'John Doe',
    'Age': 25,
    'Contact': OrderedDict({
        'Email': 'johndoe@example.com',
        'Phone': '123-456-7890'
    }),
    'Address': OrderedDict({
        'Street': '123 Main St',
        'City': 'Anytown',
        'State': 'CA',
        'Zip': '12345'
    })
})

在上面的範例中,我們創建了一個 Nested OrderedDict 來表示有關人員的信息,包括姓名、年齡、聯絡資訊和地址。 “Contact”和“Address”鍵的值本身就是 OrderedDict。

嵌套有序字典的結構可以如下所示:

{
    'Name': 'John Doe',
    'Age': 25,
    'Contact': {
        'Email': 'johndoe@example.com',
        'Phone': '123-456-7890'
    },
    'Address': {
        'Street': '123 Main St',
        'City': 'Anytown',
        'State': 'CA',
        'Zip': '12345'
    }
}

現在我們已經了解了嵌套有序字典的結構,讓我們來理解如何使用遞歸方法將這個嵌套有序字典轉換為普通字典。

如何將嵌套的 OrderedDict 轉換為 dict?

一種將巢狀的OrderedDict轉換為dict的方法是使用遞歸。遞歸是一種程式設計技術,涉及函數呼叫自身。在這種情況下,我們可以寫一個函數,遞歸呼叫自身來將每個巢狀的OrderedDict轉換為普通的dict。

下面是一個範例,示範如何使用遞歸將巢狀的OrderedDict轉換為dict:

def nested_odict_to_dict(nested_odict):
   # Convert the nested ordered dictionary into a regular dictionary and store it in the variable "result".
   result = dict(nested_odict)

   # Iterate through each key-value pair in the dictionary.
   for key, value in result.items():

       # Check if the value is an instance of the OrderedDict class.
       if isinstance(value, OrderedDict):
           # If the value is an instance of the OrderedDict class, recursively call the function on that value and store the returned dictionary in the "result" dictionary.
           result[key] = nested_odict_to_dict(value)
   return result

在上面的程式碼中,我們首先使用內建的 dict() 函數從 Nested OrderedDict 建立一個常規字典。然後我們循環遍歷字典中的每個鍵值對並檢查該值是否為 OrderedDict 的實例。如果是,我們對該值遞歸呼叫相同的函數,並將原始字典中的值替換為傳回的常規字典。

讓我們來分解程式碼並理解它的工作原理:

result = dict(nested_odict)

這行程式碼透過將傳入的有序字典(nested_odict)轉換為普通字典來創建一個新的字典(result)。

for key, value in result.items():
    if isinstance(value, OrderedDict):
        result[key] = nested_odict_to_dict(value)

這個迴圈遍歷結果字典中的所有項目。對於每個鍵值對,它檢查值是否為有序字典。如果是,函數會遞歸呼叫自身,將有序字典作為參數傳入,並用傳回的字典取代結果中的值。

現在讓我們透過一個例子來理解它。

將巢狀的OrderedDict轉換為Dict的範例

讓我們使用之前看到的相同的 Nested OrderedDict,並使用nested_odict_to_dict() 函數將其轉換為常規字典:

from collections import OrderedDict

nested_odict = OrderedDict({
    'Name': 'John Doe',
    'Age': 25,
    'Contact': OrderedDict({
        'Email': 'johndoe@example.com',
        'Phone': '123-456-7890'
    }),
    'Address': OrderedDict({
        'Street': '123 Main St',
        'City': 'Anytown',
        'State': 'CA',
        'Zip': '12345'
    })
})

regular_dict = nested_odict_to_dict(nested_odict)
print(regular_dict)

上述程式碼片段創建了一個有多層嵌套的有序字典nested_odict,並呼叫了一個函數nested_odict_to_dict將其轉換為常規的嵌套字典。這段程式碼的輸出將是一個嵌套字典,其鍵和值與原始的有序字典nested_odict相同,但沒有排序保證。

輸出

{
    'Name': 'John Doe',
    'Age': 25,
    'Contact': {
        'Email': 'johndoe@example.com',
        'Phone': '123-456-7890'
    },
    'Address': {
        'Street': '123 Main St',
        'City': 'Anytown',
        'State': 'CA',
        'Zip': '12345'
    }
}

如您所見,Nested OrderedDict 已使用nested_odict_to_dict() 函數成功轉換為常規字典。

結論

在本文中,我們討論瞭如何使用遞歸方法將嵌套的OrderedDict轉換為常規dict。我們解釋了OrderedDict是什麼,以及嵌套的OrderedDict是什麼。我們也提供了一個表示個人資訊的嵌套OrderedDict的範例。為了將巢狀的OrderedDict轉換為常規dict,我們使用遞歸編寫了一個呼叫自身的函數,以將每個巢狀的OrderedDict轉換為常規dict。我們還提供了一個範例,示範如何使用該函數將我們先前建立的巢狀OrderedDict轉換為常規dict。透過將嵌套的OrderedDict轉換為常規dict,我們可以簡化資料處理並更輕鬆地執行各種操作。

以上是如何將嵌套的OrderedDict轉換為Python中的Dict?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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