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。

来自开源ndicts包(我是作者)的NestedDict类试图减轻处理嵌套字典的痛苦。我认为它满足了所有问题的要求。

这里有它的功能概要，要了解更多细节，请查看文档。

初始化

>>> from ndicts import NestedDict
>>> nd = NestedDict({"a": {"aa": 0}, "b": 1})

得到项目

把NestedDict看作是一个扁平的字典。

>>> nd["a", "aa"]
0

同时，您可以获得中间节点，而不仅仅是叶值。

>>> nd["a"]
{"aa": 0}

如果键不存在，则抛出异常。

>>> nd["asd"]
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: ('asd',)

设置项

与普通字典一样，如果缺少一个键，则将它添加到NestedDict中。

>>> nd["a", "ab"] = 2
>>> nd
NestedDict({"a": {"aa": 0, "ab": 2}, "b": 1})

这允许从一个空的NestedDict开始，可以通过设置新项来激活它。

迭代

谈到迭代，可以把NestedDict看作是一个扁平的字典。我们熟悉的.keys()， .values()和.item()方法是可用的。

>>> [key for key in nd]
[('a', 'aa'), ('a', 'ab'), ('b',)]
>>> [value for value in nd.values()]
[0, 2, 1]

只是因为我还没见过这么小的字典，这里有一个词典，你想怎么嵌套就怎么嵌套，毫不费力:

# yo dawg, i heard you liked dicts                                                                      
def yodict():
    return defaultdict(yodict)

class AutoVivification(dict):
    """Implementation of perl's autovivification feature."""
    def __getitem__(self, item):
        try:
            return dict.__getitem__(self, item)
        except KeyError:
            value = self[item] = type(self)()
            return value

测试:

a = AutoVivification()

a[1][2][3] = 4
a[1][3][3] = 5
a[1][2]['test'] = 6

print a

输出:

{1: {2: {'test': 6, 3: 4}, 3: {3: 5}}}

我喜欢把它包装在一个类中，并实现__getitem__和__setitem__，这样它们就实现了一个简单的查询语言:

>>> d['new jersey/mercer county/plumbers'] = 3
>>> d['new jersey/mercer county/programmers'] = 81
>>> d['new jersey/mercer county/programmers']
81
>>> d['new jersey/mercer country']
<view which implicitly adds 'new jersey/mercer county' to queries/mutations>

如果你想要更花哨，你也可以实现如下内容:

>>> d['*/*/programmers']
<view which would contain 'programmers' entries>

但大多数情况下，我认为这样的事情执行起来真的很有趣:D

如果嵌套层的数量很少，我使用collections.defaultdict:

from collections import defaultdict

def nested_dict_factory(): 
  return defaultdict(int)
def nested_dict_factory2(): 
  return defaultdict(nested_dict_factory)
db = defaultdict(nested_dict_factory2)

db['new jersey']['mercer county']['plumbers'] = 3
db['new jersey']['mercer county']['programmers'] = 81

像这样使用defaultdict可以避免大量混乱的setdefault()、get()等。

正如其他人所建议的，关系数据库可能对您更有用。您可以使用内存中的sqlite3数据库作为数据结构来创建表，然后查询它们。

import sqlite3

c = sqlite3.Connection(':memory:')
c.execute('CREATE TABLE jobs (state, county, title, count)')

c.executemany('insert into jobs values (?, ?, ?, ?)', [
    ('New Jersey', 'Mercer County',    'Programmers', 81),
    ('New Jersey', 'Mercer County',    'Plumbers',     3),
    ('New Jersey', 'Middlesex County', 'Programmers', 81),
    ('New Jersey', 'Middlesex County', 'Salesmen',    62),
    ('New York',   'Queens County',    'Salesmen',    36),
    ('New York',   'Queens County',    'Plumbers',     9),
])

# some example queries
print list(c.execute('SELECT * FROM jobs WHERE county = "Queens County"'))
print list(c.execute('SELECT SUM(count) FROM jobs WHERE title = "Programmers"'))

这只是一个简单的例子。您可以为州、县和职称定义单独的表。