ネストされたデータ構造内の特定のキーに関連付けられたすべての値を効率的に抽出する方法
ネストされたデータ構造内のキーの出現箇所をすべて検索する
目的:
に関連付けられたすべての値を取得するネストされた辞書とリスト内の特定のキー。
問題ステートメント:
この辞書のような複雑なデータ構造を考えてみましょう:
{ "id": "abcde", "key1": "blah", "key2": "blah blah", "nestedlist": [ { "id": "qwerty", "nestednestedlist": [ { "id": "xyz", "keyA": "blah blah blah" }, { "id": "fghi", "keyZ": "blah blah blah" } ], "anothernestednestedlist": [ { "id": "asdf", "keyQ": "blah blah" }, { "id": "yuiop", "keyW": "blah" } ] } ] }
目的は抽出することです「id」キーに関連付けられたすべての値。
解決策:
この複雑な構造から「id」値を走査して抽出するには、複数のアプローチを使用できます。一般的に使用される手法には、次のようなものがあります。
- 再帰ジェネレーター関数: このメソッドは、ジェネレーター関数を使用してデータ構造を再帰的に走査し、「id」キーをチェックして、対応する値。
- スタックを使用した深さ優先検索 (DFS): DFS アプローチは、スタックを使用して要素をスタックにプッシュし、先入れ後でアクセスして実装できます。
- 再帰による深さ優先検索 (DFS): スタックの使用と同様に、再帰は、 DFS トラバーサル。関数自体が再帰的に呼び出され、データ構造のブランチを探索し、「id」キーを検索します。
パフォーマンスの比較:
効率的なアプローチとして、前述の手法は 100,000 回の反復を含む複雑なデータ構造でテストされました。パフォーマンスの結果、次のことが明らかになりました:
- 最も速くて安全: gen_dict_extract
- 最も遅く、最もエラーが発生しやすい: find_all_items
- 中程度のパフォーマンス: findkeys、get_recursively、find、dict_extract
結論:
複雑なデータ構造を走査し、関連する値を抽出する場合特定のキーを使用する場合、gen_dict_extract のような再帰ジェネレーター関数を使用すると、最適な効率と信頼性が得られます。
以上がネストされたデータ構造内の特定のキーに関連付けられたすべての値を効率的に抽出する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
