Python에서 중첩된 사전을 평면화하고 해당 키를 압축하려면 어떻게 해야 합니까?
중첩 사전 평면화: 키 압축
데이터 조작 영역에서 중첩 사전을 접하면 액세스가 어려울 수 있습니다. 데이터. 일반적인 시나리오 중 하나는 이러한 복잡한 사전을 평면화하여 압축된 키를 사용하여 더 간단한 구조를 생성해야 하는 것입니다. 효율적인 데이터 분석 및 관리를 위해서는 이 작업을 효과적으로 수행하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
다음 형식의 중첩 사전을 고려해보세요.
{'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}
우리의 목표는 이 사전을 평면화된 사전으로 변환하는 것입니다. 계층 구조를 반영하기 위해 키가 압축되는 버전:
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'c_b_y': 10, 'd': [1, 2, 3]}
이를 달성하기 위해 평면화 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 이 접근 방식에는 사전을 반복하고, 상위 키를 하위 키 및 구분 기호와 연결하여 새 키를 생성하고, 궁극적으로 새로운 평면화된 사전을 생성하는 작업이 포함됩니다.
Python에서 이 알고리즘을 구현하려면 collections.abc.MutableMapping 기반을 활용해야 합니다. 다양한 사전 유형을 처리하는 클래스입니다. Python 구현은 다음과 같습니다.
def flatten(dictionary, parent_key='', separator='_'): items = [] for key, value in dictionary.items(): new_key = parent_key + separator + key if parent_key else key if isinstance(value, MutableMapping): items.extend(flatten(value, new_key, separator=separator).items()) else: items.append((new_key, value)) return dict(items) >>> flatten({'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}) {'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}
이 알고리즘을 활용하면 중첩된 사전을 효과적으로 평면화하고 키를 압축하여 보다 효율적인 데이터 관리 및 분석을 위한 단순화된 데이터 구조를 제공할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 중첩된 사전을 평면화하고 해당 키를 압축하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
