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()。


当前回答

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。

其他回答

由于您有一个星型模式设计,您可能希望它的结构更像一个关系表,而不是字典。

import collections

class Jobs( object ):
    def __init__( self, state, county, title, count ):
        self.state= state
        self.count= county
        self.title= title
        self.count= count

facts = [
    Jobs( 'new jersey', 'mercer county', 'plumbers', 3 ),
    ...

def groupBy( facts, name ):
    total= collections.defaultdict( int )
    for f in facts:
        key= getattr( f, name )
        total[key] += f.count

这类事情对于创建一个没有SQL开销的类似数据仓库的设计大有帮助。

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。

Defaultdict()是你的朋友!

对于一个二维字典,你可以这样做:

d = defaultdict(defaultdict)
d[1][2] = 3

更多维度你可以:

d = defaultdict(lambda :defaultdict(defaultdict))
d[1][2][3] = 4

您可以创建一个YAML文件,并使用PyYaml读取它。

第一步:创建一个YAML文件"employment.yml":

new jersey:
  mercer county:
    pumbers: 3
    programmers: 81
  middlesex county:
    salesmen: 62
    programmers: 81
new york:
  queens county:
    plumbers: 9
    salesmen: 36

第二步:用Python阅读

import yaml
file_handle = open("employment.yml")
my_shnazzy_dictionary = yaml.safe_load(file_handle)
file_handle.close()

现在my_shnazzy_dictionary有你所有的值。如果需要动态执行此操作,可以将YAML创建为字符串,并将其提供给YAML .safe_load(…)。

可以对Collections.defaultdict进行子类化以生成嵌套的dict。然后向该类添加任何有用的迭代方法。

>>> from collections import defaultdict
>>> class nesteddict(defaultdict):
    def __init__(self):
        defaultdict.__init__(self, nesteddict)
    def walk(self):
        for key, value in self.iteritems():
            if isinstance(value, nesteddict):
                for tup in value.walk():
                    yield (key,) + tup
            else:
                yield key, value


>>> nd = nesteddict()
>>> nd['new jersey']['mercer county']['plumbers'] = 3
>>> nd['new jersey']['mercer county']['programmers'] = 81
>>> nd['new jersey']['middlesex county']['programmers'] = 81
>>> nd['new jersey']['middlesex county']['salesmen'] = 62
>>> nd['new york']['queens county']['plumbers'] = 9
>>> nd['new york']['queens county']['salesmen'] = 36
>>> for tup in nd.walk():
    print tup


('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)