Python에서 두 사전을 병합하는 방법에 대한 예시 공유
Dictionary는 Python 언어의 유일한 매핑 유형입니다. 다음 기사에서는 Python에서 두 개의 사전(dict)을 우아하게 병합하는 방법에 대한 관련 정보를 주로 소개합니다. 코드가 아주 자세하게 소개되어 있으니 필요하신 분들은 참고하시면 됩니다.
머리말
사전은 Python에서 가장 강력한 데이터 유형 중 하나입니다. 이 기사에서는 두 사전(dict)을 병합하는 Python의 관련 내용을 자세히 소개하고 참고 및 학습을 위해 공유합니다. . 이제 설명은 이쯤 하고, 자세한 소개를 살펴보겠습니다.
두 개의 사전을 병합하는 코드 한 줄
두 개의 사전 x와 y가 있다고 가정하고, x와 y의 값을 변경하지 않고 이를 새 사전으로 병합합니다. 예를 들어
x = {'a': 1, 'b': 2} y = {'b': 3, 'c': 4}
새로운 것을 얻을 것으로 예상합니다. Z의 결과, 키가 동일하면 y가 x를 덮습니다. 예상되는 결과는
>>> z {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
입니다. PEP448에는 새로운 구문을 구현할 수 있는데, 이 구문은 python3.5에서 지원됩니다. 병합된 코드는 다음과 같습니다
z = {**x, **y}
적절한 코드 라인입니다. . 많은 사람들이 여전히 python2를 사용하고 있기 때문에 python2 및 python3.0-python3.4를 사용하는 사람들을 위해 더 우아한 방법이 있지만 두 줄의 코드가 필요합니다.
z = x.copy() z.update(y)
위 방법에서 y는 x의 내용을 덮으므로 최종 결과는 b=3입니다.
python3.5를 사용하지 않고 한 줄로 완성하는 방법
If 아직 Python 3.5를 사용하지 않았거나 이전 버전과 호환되는 코드를 작성해야 하고 이를 단일 표현식으로 실행하려는 경우 가장 효율적인 방법은 함수에 넣는 것입니다.
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
그런 다음 한 줄의 코드 호출을 완료합니다:
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
와 같이 여러 사전을 병합하는 함수를 정의할 수도 있습니다. 그런 다음 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
z = merge_dicts(a, b, c, d, e, f, g)
모두에서 동일한 키 이전 것을 다룰 것입니다.
덜 우아한 데모
items
어떤 사람들은 이 방법을 사용합니다:
z = dict(x.items() + y.items())
이것은 실제로 메모리에 두 개의 목록을 생성한 다음 세 번째 목록을 생성하는 것입니다. 복사가 완료되면 새 사전을 만들고 처음 세 개의 목록을 삭제하세요. 이 메서드는 성능을 소모하며 python3의 경우 items()가 객체를 반환하기 때문에 성공적으로 실행할 수 없습니다.
>>> 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'
명시적으로 목록 z = dict(list(x.items()) + list(y.items()))
으로 캐스팅해야 합니다. 이는 너무 낭비적인 성능입니다. . 또한 items()
에서 반환된 목록을 기반으로 하는 통합 메서드는 python3에서도 실패합니다. 또한 통합 메서드는 반복되는 키 값에 불확실성을 초래하므로 우선순위 요구 사항이 있는 경우입니다. 두 개의 사전을 병합하는 경우 이 방법은 완전히 부적절합니다. 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})
은 결국 메커니즘의 남용이므로 불법입니다. 이 방법은 좀 더 해킹적이지만 너무 기회주의적입니다.
성능은 좋지 않지만 더 우아한 일부 방법
다음 방법은 성능이 좋지는 않지만 항목 방법보다 훨씬 좋습니다. 그리고 우선순위를 지원합니다.
>>> 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
성능 테스트
다음은 Python 2.7(시스템 Python)의 Ubuntu 14.04에서 수행되었습니다.
🎜🎜rrreee🎜in python3.5 🎜🎜🎜🎜rrreee🎜🎜🎜 요약 🎜🎜🎜위 내용은 Python에서 두 사전을 병합하는 방법에 대한 예시 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

HADIDB : 가볍고 높은 수준의 확장 가능한 Python 데이터베이스 HadIDB (HADIDB)는 파이썬으로 작성된 경량 데이터베이스이며 확장 수준이 높습니다. PIP 설치를 사용하여 HADIDB 설치 : PIPINSTALLHADIDB 사용자 관리 사용자 만들기 사용자 : createUser () 메소드를 작성하여 새 사용자를 만듭니다. Authentication () 메소드는 사용자의 신원을 인증합니다. Fromhadidb.operationimportuseruser_obj = user ( "admin", "admin") user_obj.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.

MySQL Workbench는 구성이 올바른 경우 MariadB에 연결할 수 있습니다. 먼저 커넥터 유형으로 "mariadb"를 선택하십시오. 연결 구성에서 호스트, 포트, 사용자, 비밀번호 및 데이터베이스를 올바르게 설정하십시오. 연결을 테스트 할 때는 마리아드 브 서비스가 시작되었는지, 사용자 이름과 비밀번호가 올바른지, 포트 번호가 올바른지, 방화벽이 연결을 허용하는지 및 데이터베이스가 존재하는지 여부를 확인하십시오. 고급 사용에서 연결 풀링 기술을 사용하여 성능을 최적화하십시오. 일반적인 오류에는 불충분 한 권한, 네트워크 연결 문제 등이 포함됩니다. 오류를 디버깅 할 때 오류 정보를 신중하게 분석하고 디버깅 도구를 사용하십시오. 네트워크 구성을 최적화하면 성능이 향상 될 수 있습니다

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 연결은 다음과 같은 이유로 인한 것일 수 있습니다. MySQL 서비스가 시작되지 않았고 방화벽이 연결을 가로 채고 포트 번호가 올바르지 않으며 사용자 이름 또는 비밀번호가 올바르지 않으며 My.cnf의 청취 주소가 부적절하게 구성되어 있습니다. 1. MySQL 서비스가 실행 중인지 확인합니다. 2. MySQL이 포트 3306을들을 수 있도록 방화벽 설정을 조정하십시오. 3. 포트 번호가 실제 포트 번호와 일치하는지 확인하십시오. 4. 사용자 이름과 암호가 올바른지 확인하십시오. 5. my.cnf의 바인드 아드 드레스 설정이 올바른지 확인하십시오.

데이터 전문가는 다양한 소스에서 많은 양의 데이터를 처리해야합니다. 이것은 데이터 관리 및 분석에 어려움을 겪을 수 있습니다. 다행히도 AWS Glue와 Amazon Athena의 두 가지 AWS 서비스가 도움이 될 수 있습니다.
