更新不同深度的嵌套字典
使用另一个嵌套字典的内容无缝更新嵌套字典 (dictionary1)(更新)在保留特定键值对的同时,有必要采用考虑字典不同深度的递归解决方案。
考虑以下示例场景:
更新之前:
dictionary1 = { "level1": { "level2": {"levelA": 0, "levelB": 1} } } update = { "level1": { "level2": {"levelB": 10} } }
使用标准更新方法会覆盖字典1中现有的“level2”值,导致:
dictionary1.update(update) print(dictionary1)
{ "level1": { "level2": {"levelB": 10} # "levelA" is lost } }
递归解决方案:
为了满足此保留要求,以下 Python 代码提供了递归解决方案:
import copy def update_dictionary(d, u): for k, v in u.items(): if isinstance(v, dict): # If the value is a dictionary, recursively update d[k] = update_dictionary(d.get(k, {}), v) else: # If the value is not a dictionary, simply update d[k] = copy.deepcopy(v) return d
此解决方案创建原始字典1的深层副本以防止就地更新。然后它迭代更新字典 (u) 并递归更新 d 中的相应值。如果值为字典,则继续递归;
用法:
将此解决方案应用于前面的示例:
result = update_dictionary(dictionary1, update) print(result)
结果:
{ "level1": { "level2": {"levelA": 0, "levelB": 10} # "levelA" preserved } }
此解决方案有效更新“levelB”值,同时保留原始字典中的“levelA”值。它处理不同深度的嵌套字典,确保在更新过程中保留特定的键值对。
以上是如何在保留特定键值对的同时更新嵌套字典?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器
将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。