


Bagaimana untuk mengalih keluar Kamus Pendua daripada Senarai dalam Python Semasa Memelihara Pesanan?
Mengalih Keluar Kamus Pendua dalam Senarai dalam Python
Apabila bekerja dengan senarai kamus, mungkin perlu mengalih keluar pendua berdasarkan kunci yang sama -pasangan nilai. Artikel ini akan memberikan panduan terperinci tentang cara mencapainya menggunakan fungsi terbina dalam Python dan pendekatan yang lebih cekap yang mengekalkan susunan kamus.
Menggunakan Set untuk Penyahduplikasi
Satu pendekatan melibatkan menukar setiap kamus kepada satu tuple barangnya. Memandangkan tupel boleh dicincang, ia boleh digunakan sebagai kunci dalam set untuk mengenal pasti kamus pendua. Kod Python berikut menunjukkan kaedah ini:
new_list = [dict(t) for t in {tuple(d.items()) for d in old_list}]
Kod ini berulang pada senarai asal kamus (senarai_lama) dan mencipta satu set tupel yang mewakili item dalam setiap kamus. Set secara automatik mengeluarkan pendua. Set yang terhasil kemudiannya ditukar kembali kepada senarai kamus menggunakan pemahaman kamus.
Memelihara Susunan dengan Logik Tersuai
Walau bagaimanapun, jika susunan kamus itu penting, kaedah di atas tidak akan memeliharanya. Untuk mencapai matlamat ini, pendekatan alternatif berikut disyorkan:
seen = set() new_list = [] for d in old_list: t = tuple(sorted(d.items())) if t not in seen: seen.add(t) new_list.append(d)
Kod ini mencipta satu set tupel yang mewakili item yang dipesan dalam setiap kamus. Fungsi sorted() memastikan bahawa item berada dalam susunan yang konsisten. Set kemudian berfungsi untuk mengecualikan tupel pendua, dan senarai yang terhasil mengekalkan susunan kamus asal.
Mengendalikan Kamus Bersarang
Jika kamus mengandungi kamus bersarang, kod yang disediakan memerlukan sedikit pengubahsuaian untuk meratakan struktur bersarang. Coretan kod berikut menggambarkan ini:
def flatten_dict(d): new_d = {} for k, v in d.items(): if isinstance(v, dict): v = flatten_dict(v) for k2, v2 in v.items(): new_d[f'{k}.{k2}'] = v2 else: new_d[k] = v return new_d new_list = [dict(t) for t in {tuple(flatten_dict(d).items()) for d in old_list}]
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami telah meneroka dua cara untuk mengalih keluar kamus pendua daripada senarai dalam Python: menggunakan set untuk penyahduplikasian dan mengekalkan yang asal pesanan dengan logik tersuai. Pilihan kaedah bergantung pada keperluan khusus tugasan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengalih keluar Kamus Pendua daripada Senarai dalam Python Semasa Memelihara Pesanan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
