Python で 2 つの辞書を結合する方法の例を共有する
辞書は、Python 言語の唯一のマッピング タイプです。次の記事では、Python で 2 つの辞書 (dict) をエレガントに結合する方法について主に説明します。コードが詳しく紹介されていますので、必要な方はぜひ参考にしてみてください。
はじめに
Dictionary は Python の最も強力なデータ型の 1 つです。この記事では、2 つの辞書 (dict) を結合する Python の関連コンテンツを詳しく紹介し、参考と学習のために共有します。では、詳しい紹介を見てみましょう。
2つの辞書をマージする1行のコード
2つの辞書xとyがあると仮定し、xとyの値を変更せずにそれらを新しい辞書にマージします。たとえば
x = {'a': 1, 'b': 2} y = {'b': 3, 'c': 4}
新しい Z の結果が得られることを期待します。キーが同じであれば、y は x をカバーします。期待される結果は次のとおりです
>>> z {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
PEP448 では、実装できる新しい構文があり、この構文は python3.5 でサポートされています。マージされたコードは次のとおりです
z = {**x, **y}
適切なコード行。 多くの人がまだ python2 を使用しているため、python2 および python3.0 ~ python3.4 を使用している人には、より洗練された方法がありますが、それには 2 行のコードが必要です。
z = x.copy() z.update(y)
上記の方法では、yがxの内容を上書きするので、最終的な結果はb=3になります
python3.5を使わずに一行で完成させる方法
If Python 3.5 をまだ使用したことがない場合、または下位互換性のあるコードを作成する必要があり、それを単一の式で実行したい場合、最も効率的な方法は、それを関数に入れることです:
def merge_two_dicts(x, y): """Given two dicts, merge them into a new dict as a shallow copy.""" z = x.copy() z.update(y) return z
次に、1 行のコードを記述します。呼び出しを完了します:
z = merge_two_dicts(x, y)
def merge_dicts(*dict_args): """ Given any number of dicts, shallow copy and merge into a new dict, precedence goes to key value pairs in latter dicts. """ result = {} for dictionary in dict_args: result.update(dictionary) return result
など、複数の辞書をマージする関数を定義することもできます。その後、次のように使用できます
z = merge_dicts(a, b, c, d, e, f, g)
それらのすべてで同じキー前回のものをカバーします。
あまりエレガントではないデモ
items
この方法を使用する人もいます:
z = dict(x.items() + y.items())
これは実際にメモリ内に 2 つのリストを作成し、その後 3 番目のリストを作成します。コピーが完了したら、新しい辞書を作成し、最初の 3 つのリストを削除します。このメソッドはパフォーマンスを消費し、Python3 では items() がオブジェクトを返すため、これを正常に実行できません。
>>> c = dict(a.items() + b.items()) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'dict_items' and 'dict_items'
z = dict(list(x.items()) + list(y.items()))
のように明示的にリストにキャストする必要があります。これはあまりにも無駄なパフォーマンスです。 さらに、 items()
によって返されるリストに基づく Union メソッドも python3 では失敗します。さらに、union メソッドは繰り返される key の値に不確実性をもたらすため、優先順位の要件がある場合に使用します。 2 つの辞書をマージする場合、この方法はまったく不適切です。 z = dict(list(x.items()) + list(y.items()))
,这太浪费性能了。 另外,想以来于items()
返回的list做并集的方法对于python3来说也会失败,而且,并集的方法,导致了重复的key在取值时的不确定,所以,如果你对两个dict合并有优先级的要求,这个方法就彻底不合适了。
>>> x = {'a': []} >>> y = {'b': []} >>> dict(x.items() | y.items()) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'list'
这里有一个例子,其中y应该具有优先权,但是由于任意的集合顺序,x的值被保留:
>>> x = {'a': 2} >>> y = {'a': 1} >>> dict(x.items() | y.items()) {'a': 2}
构造函数
也有人会这么用
z = dict(x, **y)
这样用很好,比前面的两步的方法高效多了,但是可阅读性差,不够pythonic,如果当key不是字符串的时候,python3中还是运行失败
>>> c = dict(a, **b) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: keyword arguments must be strings
Guido van Rossum 大神说了:宣告dict({}, {1:3})
{k: v for d in dicts for k, v in d.items()}
dict((k, v) for d in dicts for k, v in d.items())
import itertools z = dict(itertools.chain(x.iteritems(), y.iteritems()))
dict({}, {1:3})
は、結局のところメカニズムの悪用であるため、違法です。この方法はよりハック的ではありますが、あまりにもご都合主義的です。
パフォーマンスは低いがよりエレガントないくつかのメソッド
以下のメソッドは、パフォーマンスは低いですが、items メソッドよりもはるかに優れています。そして優先順位をサポートします。
>>> min(timeit.repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y)))
0.5726828575134277
>>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()} ))
1.163769006729126
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict(itertools.chain(x.iteritems(),y.iteritems()))))
1.1614501476287842
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict((k, v) for d in (x, y) for k, v in d.items())))
2.2345519065856934
>>> min(timeit.repeat(lambda: {**x, **y})) 0.4094954460160807 >>> min(timeit.repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y))) 0.7881555100320838 >>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()} )) 1.4525277839857154 >>> min(timeit.repeat(lambda: dict(itertools.chain(x.items(), y.items())))) 2.3143140770262107 >>> min(timeit.repeat(lambda: dict((k, v) for d in (x, y) for k, v in d.items()))) 3.2069112799945287
rrreee
パフォーマンス テスト
以下は、Python 2.7 (システム Python) の Ubuntu 14.04 で実行されました。
以上がPython で 2 つの辞書を結合する方法の例を共有するの詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

hadidb:軽量で高レベルのスケーラブルなPythonデータベースHadIDB(HadIDB)は、Pythonで記述された軽量データベースで、スケーラビリティが高くなっています。 PIPインストールを使用してHADIDBをインストールする:PIPINSTALLHADIDBユーザー管理CREATEユーザー:CREATEUSER()メソッド新しいユーザーを作成します。 Authentication()メソッドは、ユーザーのIDを認証します。 fromhadidb.operationimportuseruser_obj = user( "admin"、 "admin")user_obj。

Hash値として保存されているため、Navicatを介してMongoDBパスワードを直接表示することは不可能です。紛失したパスワードを取得する方法:1。パスワードのリセット。 2。構成ファイルを確認します(ハッシュ値が含まれる場合があります)。 3.コードを確認します(パスワードをハードコードできます)。

MySQLは、基本的なデータストレージと管理のためにネットワーク接続なしで実行できます。ただし、他のシステムとのやり取り、リモートアクセス、または複製やクラスタリングなどの高度な機能を使用するには、ネットワーク接続が必要です。さらに、セキュリティ対策(ファイアウォールなど)、パフォーマンスの最適化(適切なネットワーク接続を選択)、およびデータバックアップは、インターネットに接続するために重要です。

MySQLワークベンチは、構成が正しい場合、MariadBに接続できます。最初にコネクタタイプとして「mariadb」を選択します。接続構成では、ホスト、ポート、ユーザー、パスワード、およびデータベースを正しく設定します。接続をテストするときは、ユーザー名とパスワードが正しいかどうか、ポート番号が正しいかどうか、ファイアウォールが接続を許可するかどうか、データベースが存在するかどうか、MariadBサービスが開始されていることを確認してください。高度な使用法では、接続プーリングテクノロジーを使用してパフォーマンスを最適化します。一般的なエラーには、不十分な権限、ネットワーク接続の問題などが含まれます。エラーをデバッグするときは、エラー情報を慎重に分析し、デバッグツールを使用します。ネットワーク構成を最適化すると、パフォーマンスが向上する可能性があります

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

MySQL接続は、次の理由が原因である可能性があります。MySQLサービスは開始されず、ファイアウォールは接続をインターセプトし、ポート番号が間違っています。ユーザー名またはパスワードが間違っています。My.cnfのリスニングアドレスは不適切に構成されています。トラブルシューティング手順には以下が含まれます。 2.ファイアウォール設定を調整して、MySQLがポート3306をリッスンできるようにします。 3.ポート番号が実際のポート番号と一致していることを確認します。 4.ユーザー名とパスワードが正しいかどうかを確認します。 5. my.cnfのバインドアドレス設定が正しいことを確認してください。

データの専門家として、さまざまなソースから大量のデータを処理する必要があります。これは、データ管理と分析に課題をもたらす可能性があります。幸いなことに、AWS GlueとAmazon Athenaの2つのAWSサービスが役立ちます。
