我们经常遇到各种字典套字典的数据,例如:
nest_dict = { 'a': 1, 'b': { 'c': 2, 'd': 3, 'e': {'f': 4} }, 'g': {'h': 5}, 'i': 6, 'j': {'k': {'l': {'m': 8}}} }
有没有什么简单的办法,把它压扁,变成:
{ 'a': 1, 'b_c': 2, 'b_d': 3, 'b_e_f': 4, 'g_h': 5, 'i': 6, 'j_k_l_m': 8 }
你肯定想到了使用递归来解决这个问题,那么你可以试一试,看看你的递归函数有多少行代码。
今天,我们使用yield关键字来实现这个需求,在不炫技的情况下,只需要8行代码。在炫技的情况下,只需要3行代码。
要快速地把这个嵌套字典压扁,我们需要从下网上来处理字段。例如对于b->e->f->4这条路径,我们首先把最里面的{'f': 4}转换为一个元组('f', 4)。然后,把这个元组向上抛出,于是得到了元组('e', ('f', 4))。我们把 e拼接到f的前面,变为:('e_f', 4),继续往上抛出,得到('b', ('e_f', 4))。再把b拼接到e_f上面,得到('b_e_f', 4)。完成一条线路的组装。
这个逻辑如果使用yield关键字来实现,就是:
def flat(x): for key, value in x.items(): if isinstance(value, dict): for k, v in flat(value): k = f'{key}_{k}' yield (k, v) else: yield (key, value)
运行结果如下图所示:
通过使用 yield关键字,字典的key会像是在流水线上一样,一层一层从内向外进行组装,从而形成完整的路径。
在下一篇文章中,我们继续使用yield关键字来解决字典与列表混合嵌套的情况。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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