我有一个数据结构，本质上相当于一个嵌套的字典。假设它是这样的:
{'new jersey': {'mercer county': {'plumbers': 3,
'programmers': 81},
'middlesex county': {'programmers': 81,
'salesmen': 62}},
'new york': {'queens county': {'plumbers': 9,
'salesmen': 36}}}
现在，维护和创造这个是相当痛苦的;每次我有一个新的州/县/职业，我都必须通过讨厌的try/catch块创建下层字典。此外，如果我想遍历所有值，就必须创建恼人的嵌套迭代器。
我也可以使用元组作为键，像这样:
{('new jersey', 'mercer county', 'plumbers'): 3,
('new jersey', 'mercer county', 'programmers'): 81,
('new jersey', 'middlesex county', 'programmers'): 81,
('new jersey', 'middlesex county', 'salesmen'): 62,
('new york', 'queens county', 'plumbers'): 9,
('new york', 'queens county', 'salesmen'): 36}
这使得遍历值非常简单和自然，但在语法上更痛苦的事情，如聚合和查看字典的子集(例如，如果我只想逐个状态查看)。
基本上，有时我想把一个嵌套字典看作一个平面字典，有时我想把它看作一个复杂的层次结构。我可以把这些都打包到一个类中，但似乎有人已经这样做了。或者，似乎有一些非常优雅的语法结构可以做到这一点。
我怎样才能做得更好呢?
附录:我知道setdefault()，但它并不是真正的干净语法。此外，您创建的每个子字典仍然需要手动设置setdefault()。
这是一个返回任意深度的嵌套字典的函数:
from collections import defaultdict
def make_dict():
return defaultdict(make_dict)
像这样使用它:
d=defaultdict(make_dict)
d["food"]["meat"]="beef"
d["food"]["veggie"]="corn"
d["food"]["sweets"]="ice cream"
d["animal"]["pet"]["dog"]="collie"
d["animal"]["pet"]["cat"]="tabby"
d["animal"]["farm animal"]="chicken"
迭代所有内容，如下所示:
def iter_all(d,depth=1):
for k,v in d.iteritems():
print "-"*depth,k
if type(v) is defaultdict:
iter_all(v,depth+1)
else:
print "-"*(depth+1),v
iter_all(d)
打印出来:
- food
-- sweets
--- ice cream
-- meat
--- beef
-- veggie
--- corn
- animal
-- pet
--- dog
---- labrador
--- cat
---- tabby
-- farm animal
--- chicken
你可能最终想要这样做，使新的项目不能添加到字典。递归地将所有这些defaultdict转换为普通dict很容易。
def dictify(d):
for k,v in d.iteritems():
if isinstance(v,defaultdict):
d[k] = dictify(v)
return dict(d)
我以前用过这个函数。安全、快捷、易于维护。
def deep_get(dictionary, keys, default=None):
return reduce(lambda d, key: d.get(key, default) if isinstance(d, dict) else default, keys.split("."), dictionary)
例子:
>>> from functools import reduce
>>> def deep_get(dictionary, keys, default=None):
... return reduce(lambda d, key: d.get(key, default) if isinstance(d, dict) else default, keys.split("."), dictionary)
...
>>> person = {'person':{'name':{'first':'John'}}}
>>> print (deep_get(person, "person.name.first"))
John
>>> print (deep_get(person, "person.name.lastname"))
None
>>> print (deep_get(person, "person.name.lastname", default="No lastname"))
No lastname
>>>
至于“讨厌的尝试/捕捉障碍”:
d = {}
d.setdefault('key',{}).setdefault('inner key',{})['inner inner key'] = 'value'
print d
收益率
{'key': {'inner key': {'inner inner key': 'value'}}}
你可以使用它从你的平面字典格式转换为结构化格式:
fd = {('new jersey', 'mercer county', 'plumbers'): 3,
('new jersey', 'mercer county', 'programmers'): 81,
('new jersey', 'middlesex county', 'programmers'): 81,
('new jersey', 'middlesex county', 'salesmen'): 62,
('new york', 'queens county', 'plumbers'): 9,
('new york', 'queens county', 'salesmen'): 36}
for (k1,k2,k3), v in fd.iteritems():
d.setdefault(k1, {}).setdefault(k2, {})[k3] = v
