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[英]Python list comprehension for list of dictd into a list of tuple with a subset of dict key-value pairs
[英]Python: dict comprehension with multiple key-value pairs in the same time
目标:表达模拟
{k1: v1, k2: v2 for k1, k2, v1, v2 in data}
或更具体的情况{k1: v, k2: v for k1, k2, v, _ in data}
只迭代data
一次 (在给定的示例中, data
是4元组的可迭代对象)。
(以及关于列表理解的类似问题,例如[myfunc1(v1), myfunc2(v2) for v1, v2 in data]
)。
我可以假设只使用自己的迭代器解决方案:
def getby(iterable_data, iterable_indexes):
for indexed_data in iterable_data:
for tupl in iterable_indexes:
yield tuple(indexed_data[ind] for ind in tupl)
raise StopIteration
工作示例: list(getby([('a', 'b', 'c'), ('d', 'e', 'f', 'g')], [(0, 1), (2, 1)]))
返回[('a', 'b'), ('c', 'b'), ('d', 'e'), ('f', 'e')]
。 但可能它很慢。
我也可以在itertools.chain
和itertools.groupby
方面假设等效表达式如上所述:
list(chain.from_iterable(lst for lst, _ in groupby([('a', 'b', 'c'), ('d', 'e', 'f', 'g')],
lambda lst: [(lst[0], lst[1]), (lst[2], lst[1])])))
但可能是丑陋的。
基于ipython的两种解决方案的比较:前1000个循环,最佳3: 20.2 ms每个循环 ,第二个1000循环,最佳3: 4.12 ms每循环 ,所以第二个解决方案真的更快。 但也许更优雅的解决方案存在?
理解格式严格限于每次迭代一次结果。 您可以添加额外的循环,以循环您要插入的多个元素:
{k: v for k1, k2, v1, v2 in data for k, v in ((k1, v1), (k2, v2))}
或者你的第二个例子:
{k: v for k1, k2, v, _ in data for k in (k1, k2)}
这相当于:
result = {}
for k1, k2, v1, v2 in data:
for k in (k1, k2):
result[k] = v
如果您可以将某些东西写成嵌套循环,可能在两者之间使用if
语句,只需要在最内层指定一个键值对的一个语句,那么您可以在字典理解中表达它。
您也可以使用chain.from_iterable()
执行此操作,但随后生成具有一系列键值对的列表或元组,并将结果传递给dict()
函数:
dict(chain.from_iterable(((k1, v1), (k2, v2)) for k1, v1, k2, v2 in data))
dict(chain.from_iterable(((k1, v), (k2, v)) for k1, k2, v, _ in data))
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