Python에서 키 목록을 사용하여 중첩된 사전 항목에 효율적으로 액세스하고 수정하려면 어떻게 해야 합니까?
키 목록을 통해 중첩된 사전 항목 액세스: 중첩 구조 탐색
사전과 같은 복잡한 데이터 구조에는 탐색 및 조작을 위한 효율적인 방법이 필요한 경우가 많습니다. 중첩된 콘텐츠. 일반적인 과제 중 하나는 제공된 키 목록을 기반으로 중첩된 구조 내의 특정 항목에 액세스하는 것입니다.
기존 접근 방식
이를 해결하는 한 가지 방법은 목록의 각 키를 사용하여 원하는 항목을 찾습니다. 그러나 이 접근 방식은 깊이 중첩된 구조의 경우 점점 장황해지고 오류가 발생하기 쉽습니다.
Reduce를 사용하여 개선된 솔루션
더 우아하고 효율적인 솔루션은 Python의 Reduce를 활용하는 것입니다. () 기능. Reduce()는 지정된 작업을 요소 시퀀스에 반복적으로 적용하여 시퀀스를 단일 값으로 줄입니다. Operator.getitem을 작업으로 활용하면 목록의 각 키를 사용하여 사전을 탐색하여 관련 값을 검색할 수 있습니다.
from functools import reduce # forward compatibility for Python 3 import operator def get_from_dict(dataDict, mapList): return reduce(operator.getitem, mapList, dataDict)
값 설정
사전 내의 값을 수정하는 데에도 동일한 원칙을 적용할 수 있습니다. get_from_dict를 사용하여 상위 사전과 최종 키를 찾으면 새 값을 직접 할당할 수 있습니다.
def set_in_dict(dataDict, mapList, value): get_from_dict(dataDict, mapList[:-1])[mapList[-1]] = value
추가 기능
핵심 기능을 확장하면, 중첩된 구조를 삭제하고 조작하기 위한 추가 기능을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 키를 삭제하는 함수:
def del_by_path(root, items): del get_from_path(root, items[:-1])[items[-1]]
전체 예
다음은 전체 코드 데모입니다.
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}}
이 향상된 접근 방식은 키 목록을 사용하여 복잡한 중첩 사전 구조를 탐색하고 수정하는 간결하고 효율적인 방법을 제공하여 유연성과 코드를 제공합니다. 가독성.
위 내용은 Python에서 키 목록을 사용하여 중첩된 사전 항목에 효율적으로 액세스하고 수정하려면 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.

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.

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.

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.

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

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.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

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
