


Comment puis-je accéder et modifier efficacement les éléments du dictionnaire imbriqués à l'aide d'une liste de clés en Python ?
Accès aux éléments de dictionnaire imbriqués via une liste de clés : exploration d'une structure imbriquée
Les structures de données complexes telles que les dictionnaires nécessitent souvent des méthodes efficaces pour parcourir et manipuler leur contenu imbriqué. Un défi courant consiste à accéder à des éléments spécifiques au sein d'une structure imbriquée en fonction d'une liste de clés fournie.
Approche existante
Une méthode pour résoudre ce problème consiste à naviguer de manière itérative dans le dictionnaire, en utilisant chaque touche de la liste pour localiser l’élément souhaité. Cette approche, cependant, peut devenir de plus en plus verbeuse et sujette aux erreurs pour les structures profondément imbriquées.
Solution améliorée utilisant Réduire
Une solution plus élégante et plus efficace implique de tirer parti de la réduction de Python () fonction. réduire() applique de manière itérative une opération spécifiée à une séquence d’éléments, réduisant la séquence à une valeur unique. En utilisant Operator.getitem comme opération, nous pouvons parcourir le dictionnaire, en utilisant chaque clé de la liste pour récupérer la valeur associée.
from functools import reduce # forward compatibility for Python 3 import operator def get_from_dict(dataDict, mapList): return reduce(operator.getitem, mapList, dataDict)
Définition d'une valeur
Le même principe peut être appliqué pour modifier des valeurs au sein du dictionnaire. En utilisant get_from_dict pour localiser le dictionnaire parent et la clé finale, nous pouvons attribuer directement la nouvelle valeur.
def set_in_dict(dataDict, mapList, value): get_from_dict(dataDict, mapList[:-1])[mapList[-1]] = value
Fonctions supplémentaires
Développement de la fonctionnalité principale, nous pouvons créer des fonctions supplémentaires pour supprimer et manipuler les structures imbriquées. Par exemple, une fonction pour supprimer une clé :
def del_by_path(root, items): del get_from_path(root, items[:-1])[items[-1]]
Exemple complet
Voici une démonstration complète du code :
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}}
Cette approche améliorée offre une méthode concise et efficace pour parcourir et modifier des structures de dictionnaires imbriquées complexes à l'aide d'une liste de clés, offrant flexibilité et lisibilité du code.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
