我有一个字典,里面有一大堆词条。我只对其中的几个感兴趣。有什么简单的方法可以把其他的都剪掉吗?


当前回答

构造一个新词典:

dict_you_want = {key: old_dict[key] for key in your_keys}

使用字典理解。

如果你使用的版本缺少它们(如Python 2.6及更早版本),请将其改为dict((key, old_dict[key]) for…)。它是一样的,只是更丑。

注意,与jnnnnn版本不同的是,对于任何大小的old_dicts具有稳定的性能(仅取决于your_keys的数量)。无论是速度还是内存。因为这是一个生成器表达式,所以它一次处理一个项,并且不会查看old_dict的所有项。

把所有东西都移走:

unwanted = set(keys) - set(your_dict)
for unwanted_key in unwanted: del your_dict[unwanted_key]

其他回答

你可以用我的函数库中的项目函数来做:

from funcy import project
small_dict = project(big_dict, keys)

还要看一下select_keys。

这个函数可以做到:

def include_keys(dictionary, keys):
    """Filters a dict by only including certain keys."""
    key_set = set(keys) & set(dictionary.keys())
    return {key: dictionary[key] for key in key_set}

就像delnan的版本一样,这个版本使用字典理解,并且对于大型字典具有稳定的性能(仅取决于您允许的键数,而不是字典中的键总数)。

就像MyGGan的版本一样,这个版本允许您的键列表包含字典中可能不存在的键。

作为奖励,这里是反向的,在这里你可以通过排除原始的某些键来创建字典:

def exclude_keys(dictionary, keys):
    """Filters a dict by excluding certain keys."""
    key_set = set(dictionary.keys()) - set(keys)
    return {key: dictionary[key] for key in key_set}

注意,与delnan版本不同的是,该操作不是在适当的位置完成的,因此性能与字典中的键数有关。但是,这样做的好处是该函数不会修改所提供的字典。

编辑:添加了一个单独的功能,用于从字典中排除某些键。

这一行lambda应该工作:

dictfilt = lambda x, y: dict([ (i,x[i]) for i in x if i in set(y) ])

这里有一个例子:

my_dict = {"a":1,"b":2,"c":3,"d":4}
wanted_keys = ("c","d")

# run it
In [10]: dictfilt(my_dict, wanted_keys)
Out[10]: {'c': 3, 'd': 4}

它是一个基本的列表推导式,遍历你的dict键(i in x),如果键位于你想要的键列表(y)中,则输出一个元组(键,值)对列表。dict()将整个内容包装成dict对象输出。

你可以使用python-benedict,它是dict的子类。

安装:pip install python-benedict

from benedict import benedict

dict_you_want = benedict(your_dict).subset(keys=['firstname', 'lastname', 'email'])

它在GitHub上开源:https://github.com/fabiocaccamo/python-benedict


声明:我是这个库的作者。

根据问题的标题,人们会期望在适当的地方过滤字典-几个答案建议了这样做的方法-仍然不明显的一个明显的方法是什么-我添加了一些时间:

import random
import timeit
import collections

repeat = 3
numbers = 10000

setup = ''
def timer(statement, msg='', _setup=None):
    print(msg, min(
        timeit.Timer(statement, setup=_setup or setup).repeat(
            repeat, numbers)))

timer('pass', 'Empty statement')

dsize = 1000
d = dict.fromkeys(range(dsize))
keep_keys = set(random.sample(range(dsize), 500))
drop_keys = set(random.sample(range(dsize), 500))

def _time_filter_dict():
    """filter a dict"""
    global setup
    setup = r"""from __main__ import dsize, collections, drop_keys, \
keep_keys, random"""
    timer('d = dict.fromkeys(range(dsize));'
          'collections.deque((d.pop(k) for k in drop_keys), maxlen=0)',
          "pop inplace - exhaust iterator")
    timer('d = dict.fromkeys(range(dsize));'
          'drop_keys = [k for k in d if k not in keep_keys];'
          'collections.deque('
              '(d.pop(k) for k in list(d) if k not in keep_keys), maxlen=0)',
          "pop inplace - exhaust iterator (drop_keys)")
    timer('d = dict.fromkeys(range(dsize));'
          'list(d.pop(k) for k in drop_keys)',
          "pop inplace - create list")
    timer('d = dict.fromkeys(range(dsize));'
          'drop_keys = [k for k in d if k not in keep_keys];'
          'list(d.pop(k) for k in drop_keys)',
          "pop inplace - create list (drop_keys)")
    timer('d = dict.fromkeys(range(dsize))\n'
          'for k in drop_keys: del d[k]', "del inplace")
    timer('d = dict.fromkeys(range(dsize));'
          'drop_keys = [k for k in d if k not in keep_keys]\n'
          'for k in drop_keys: del d[k]', "del inplace (drop_keys)")
    timer("""d = dict.fromkeys(range(dsize))
{k:v for k,v in d.items() if k in keep_keys}""", "copy dict comprehension")
    timer("""keep_keys=random.sample(range(dsize), 5)
d = dict.fromkeys(range(dsize))
{k:v for k,v in d.items() if k in keep_keys}""",
          "copy dict comprehension - small keep_keys")

if __name__ == '__main__':
    _time_filter_dict()

结果:

Empty statement 8.375600000000427e-05
pop inplace - exhaust iterator 1.046749841
pop inplace - exhaust iterator (drop_keys) 1.830537424
pop inplace - create list 1.1531293939999987
pop inplace - create list (drop_keys) 1.4512304149999995
del inplace 0.8008298079999996
del inplace (drop_keys) 1.1573763689999979
copy dict comprehension 1.1982901489999982
copy dict comprehension - small keep_keys 1.4407784069999998

因此,如果我们想要在适当的地方更新,似乎del是赢家-字典理解解决方案取决于正在创建的字典的大小,当然,删除一半的键已经太慢了-所以避免创建一个新的字典,如果你可以在适当的地方过滤。

编辑来解决@mpen的评论-我从keep_keys中计算了drop key(假设我们没有drop key) -我假设keep_keys/drop_keys是这个迭代的集合,或者会花很长时间。有了这些假设,del仍然更快——但要确定的是:如果你有一个(set, list, tuple)的下拉键,使用del