ネストされたデータ構造からキー値を効率的に抽出するにはどうすればよいですか?

ネストされたデータ構造からキー値を効率的に抽出する

問題の説明

ネストされたリスト、辞書、文字列を含む複雑な辞書が与えられた場合、タスクは次のようになります。特定の「id」キーのすべての出現を検索して抽出します。望ましい出力は、「id」キーの値を表す文字列の順序付けされたリストです。

ソリューション

これを実現するには、データ構造を再帰的に掘り下げ、すべてのレベルを探索して、必要なキー値。いくつかのアプローチが提案されており、それぞれに長所と短所があります。

効率的な実装: gen_dict_extract(key, var)

最適なパフォーマンスを実現するために、gen_dict_extract 関数を導入します。この関数は、両方の点で他のソリューションよりも優れています。スピードと多用途性。

• 指定されたオブジェクトに iteritems 関数 (または Python 3 の項目) があるかどうかを確認します。
• オブジェクト内のキーと値のペアを反復処理します。
• 一致が見つかった場合、ターゲット キーに関連付けられた値を取得します。
• 追加の一致がないかネストされた辞書とリストを再帰的に検査します。

時間計算量分析 (100,000 回の反復)

Function	Time (µs/pass)
gen_dict_extract	0.11
find_all_items	6.03
findkeys	0.15
get_recursively	1.79
find	0.14
dict_extract	0.36

堅牢性と汎用性

他のアプローチとは異なり、gen_dict_extract は再帰中に文字列を処理することで堅牢性を保証します。また、多用途であり、複雑なデータ構造をサポートし、リストや辞書内でも値を検索できます。

結論

ネストされた辞書やリスト内で出現するすべてのキーを効率的に検索することは、さまざまなデータ分析や分析にとって非常に重要です。抽出タスク。 gen_dict_extract 関数を利用することで、開発者は複雑なデータ構造を扱う場合でも、最適なパフォーマンスと多用途性でこのタスクを達成できます。

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