Python 3-搜索列表或字典

Question

我正在編寫一個程序來檢索json數據，其中的數據值是固定的。

返回的值將是

'UN','VP','PO','MO','GO','VG','EX'

程序運行時，預期收益將類似於以下內容：

outlook1 = 'UN'
outlook2 = 'VP'
outlook3 = 'PO'
outlook4 = 'MO'
outlook5 = 'GO'
outlook6 = 'VG'
outlook7 = 'EX'

我希望程序讀取分配的兩個字母值並將其更改為更具描述性的輸出。

a = ['UN','VP','PO','MO','GO','VG','EX']
b = ['Unknown', 'Very Poor', 'Poor', 'Moderate', 'Good', 'Very Good', 
'Excellent']

所以'VP'將變成'非常差'

我還考慮過使用字典，但無法考慮如何將鍵和值與已設置的數據進行匹配。

dict1 = {'UN':'Unknown','VP':'Very Poor','PO':'Poor','MO':'Moderate',
        'GO':'Good','VG':'Very Good','EX':'Excellent'}

到目前為止，我能夠解決此問題的唯一方法是使用很長的if-elif語句

x = []

if outlook1 == 'UN':
    x.append(b[0])
elif outlook1 == 'VP':
    x.append(b[1])
elif outlook1 == 'PO':
    x.append(b[2])
elif outlook1 == 'MO':
    x.append(b[3])
elif outlook1 == 'GO':
    x.append(b[4])
elif outlook1 == 'VG':
    x.append(b[5])
elif outlook1 == 'EX':
    x.append(b[6])

這是我的代碼：

import requests
import urllib.parse
import texttable as tt

main_api = 'example.org'
key='123456789'

url = main_api + urllib.parse.urlencode({'key':key})

json_data = requests.get(url).json()

block1_time = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["$"]
block1_f = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["F"]
block1_s = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["S"]
block1_h = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["H"]
block1_t = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["T"]
block1_v = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["V"]
block1_d = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["D"]
block1_u = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["U"]
block1_w = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["W"]
block1_p = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["Pp"]

dates = ['00:00','03:00','06:00','09:00','12:00','15:00','18:00','21:00']
temp = []
feels = []
speed = []
direc = []
humid = []
visib = []
wtype = []
prob = []
uvind = []

descr = ['Unknown', 'Very Poor', 'Poor', 'Moderate', 'Good', 'Very Good', 
    'Excellent'] #[0-6]
if block1_v == 'UN':
    visib.append(descr[0])
elif block1_v == 'VP':
    visib.append(descr[1])
elif block1_v == 'PO':
    visib.append(descr[2])
elif block1_v == 'MO':
    visib.append(descr[3])
elif block1_v == 'GO':
    visib.append(descr[4])
elif block1_v == 'VG':
    visib.append(descr[5])
elif block1_v == 'EX':
    visib.append(descr[6])

空列表被追加並用於填充TextTable。

在python中一定有更簡單的方法。 希望這可以使事情變得更清楚，並幫助到大家。

**** UPDATE **** json數據****

{“ SiteRep”：{“ Wx”：{“ Param”：[{“ name”：“ F”，“ units”：“ C”，“ $”：“感覺像溫度”}，{“ name”：“ G“，” units“：” mph“，” $“：”風陣“}，{” name“：” H“，” units“：”％“，” $“：”屏幕相對濕度“}，{ “名稱”： “T”， “單元”： “C”， “$”： “溫度”}，{ “名稱”： “V”， “單元”： “”， “$”： “可見性”}， {“名稱”：“ D”，“單位”：“羅盤”，“ $”：“風向”}，{“名稱”：“ S”，“單位”：“ mph”，“ $”：“風速度“}，{”名稱“：” U“，”單位“：”“，” $“：”最大紫外線指數“}，{”名稱“：” W“，”單位“：”“，” $“ ：“天氣類型”}，{“名稱”：“ Pp”，“單位”：“％”，“ $”：“降水概率”}]}，“ DV”：{“ dataDate”：“ 2017-11- 12T18：00：00Z “ ”類型“： ”預測“， ”位置“：{ ”我“： ”26“， ”LAT“： ”53.3336“， ”LON“： ” - 2.85“， ”名“：” LIVERPOOL JOHN LENNON AIRPORT“，”國家“：” ENGLAND“，”大陸“：” EUROPE“，”海拔“：” 22.0“，”期間“：[{” type“：” Day“，” value“：” 2017 -11-12Z “ ”REP“：[{ ”d“： ”西北偏北“， ”F“： ”4“， ”G“： ”22“， ”H“： ”57“， ”PP“：” 0 ”， “S”： “18”， “T”： “8”， “V”： “VG”， “W”： “1”， “U”： “1”， “$”： “900”} ，{ “d”： “西北偏北”， “F”： “2”， “G”： “29”， “H”： “65”， “PP”： “0”， “S”： “11”， “T”： “6”， “V”： “VG”， “W”： “0”， “U”： “0”， “$”： “1080”}，{ “d”： “西北偏北”， “F”： “2”， “G”： “27”， “H”：“6 7" ， “PP”： “0”， “S”： “11”， “T”： “5”， “V”： “VG”， “W”： “0”， “U”： “0” ， “$”： “1260”}]}，{ “類型”： “日”， “值”： “2017-11-13Z”， “REP”：[{ “d”： “西北偏北”， “F” ： “1”， “G”： “25”， “H”： “71”， “PP”： “0”， “S”： “11”， “T”： “5”， “V”：” VG “ ”W“： ”0“， ”U“： ”0“， ”$“： ”0“}，{ ”d“： ”西北偏北“， ”F“： ”0“， ”G“：” 22" ， “H”： “74”， “PP”： “0”， “S”： “11”， “T”： “4”， “V”： “VG”， “W”： “0” ， “U”： “0”， “$”： “180”}，{ “d”： “西北偏北”， “F”： “0”， “G”： “18”， “H”： “77” ， “PP”： “0”， “S”： “9”， “T”： “3”， “V”： “VG”， “W”： “0”， “U”： “0”，” $ “：” 360 “}，{” d “：” W “ ”F“： ”2“， ”G“： ”9“， ”H“： ”82“， ”PP“： ”1“，” S “：” 2" ， “T”： “4”， “V”： “GO”， “W”： “3”， “U”： “1”， “$”： “540”}，{” d “：” S”， “F”： “5”， “G”： “7”， “H”： “74”， “PP”： “5”， “S”： “4”， “T” ： “6”， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U”： “1”， “$”： “720”}，{ “d”： “SSW”， “F” ： “6”， “G”： “11”， “H”： “80”， “PP”： “5”， “S”： “7”， “T”： “7”， “V”：” GO “ ”W“： ”7“， ”U“： ”1“， ”$“： ”900“}，{ ”d“： ”SSW“， ”F“： ”5“， ”G“：” 16" ， “H”： “79”， “PP”： “6”， “S”： “7”， “T”： “7”， “V”： “GO”， “W”： “7” ， “U”： “0”， “$”： “1080”}，{ “d”： “SSW”， “F”： “5”， “G”： “18”， “H”： “79” ， “PP”： “6”， “S”： “9”， “T”： “7”， “V”： “VG”， “W”： “7”， “U”： “0”，” $ “：” 1260 “}]}，{” 類型 “：” 日 “ ”值“： ”2017-11-14Z“， ”REP“：[{ ”d“： ”SSW“， ”F“：” 5" ， “G”： “18”， “H”： “87”， “PP”： “50”， “S”： “9”， “T”： “8”，” V “：” VG “ ”W“： ”12“， ”U“： ”0“， ”$“： ”0“}，{ ”d“： ”SW“， ”F“： ”7“，” G “：” 20" ， “H”： “92”， “PP”： “52”， “S”： “9”， “T”： “9”， “V”： “GO”， “W” ： “12”， “U”： “0”， “$”： “180”}，{ “d”： “WSW”， “F”： “8”， “G”： “20”， “H” ： “91”， “PP”： “14”， “S”： “11”， “T”： “10”， “V”： “VG”， “W”： “7”， “U”：” 0" ， “$”： “360”}，{ “d”： “WSW”， “F”： “8”， “G”： “20”， “H”： “91”， “PP”：” 17" ， “S”： “11”， “T”： “10”， “V”： “GO”， “W”： “8”， “U”： “1”， “$”： “540” }，{ “d”： “W”， “F”： “10”， “G”： “16”， “H”： “92”， “PP”： “61”， “S”： “9” ， “T”： “12”， “V”： “MO”， “W”： “12”， “U”： “1”， “$”： “720”}，{ “d”： “SW” ， “F”： “11”， “G”： “11”， “H”： “92”， “PP”： “53”， “S”： “7”， “T”： “11”，” V “：” GO “ ”W“： ”12“， ”U“： ”1“， ”$“： ”900“}，{ ”d“： ”S“， ”F“： ”10“，” G “：” 9" ， “H”： “94”， “PP”： “15”， “S”： “4”， “T”： “10”， “V”： “MO”， “W” ： “7”， “U”： “0”， “$”： “1080”}，{ “d”： “WSW”， “F”： “9”， “G”： “13”， “H” ： “92”， “PP”： “15”， “S”： “9”， “T”： “10”， “V”： “GO”， “W”： “8”， “U”：” 0" ， “$”： “1260”}]}，{ “類型”： “日”， “值”： “2017-11-15Z”， “REP”：[{ “d”： “WSW”，” F “：” 9" ， “G”： “13”， “H”： “93”， “PP”： “54”， “S”： “7”， “T”： “10”， “V” ： “GO”， “W”： “12”， “U”： “0”， “$”： “0”}，{ “d”： “WSW”， “F”： “9”， “G” ： “11”， “H”： “93”， “PP”： “14”， “S”： “7”， “T”： “10”， “V”： “GO”， “W”：” 7" ， “U”： “0”， “$”： “180”}，{ “d”： “NW”， “F”： “8”，“G “：” 11" ， “H”： “91”， “PP”： “11”， “S”： “7”， “T”： “9”， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U”： “0”， “$”： “360”}，{ “d”： “SE”， “F”： “8”， “G”： “11”， “H”： “91”， “PP”： “7”， “S”： “7”， “T”： “10”， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U”：“1 “ ”$“： ”540“}，{ ”d“： ”S“， ”F“： ”10“， ”G“： ”11“， ”H“： ”87“， ”PP“：” 8 ”， “S”： “7”， “T”： “11”， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U”： “1”， “$”： “720”} ，{ “d”： “SSE”， “F”： “10”， “G”： “13”， “H”： “87”， “PP”： “15”， “S”： “7”， “T”： “11”， “V”： “GO”， “W”： “8”， “U”： “1”， “$”： “900”}，{ “d”： “SSE”， “F”： “8”， “G”： “13”， “H”： “92”， “PP”： “11”， “S”： “7”， “T”： “10”，“V “：” GO “ ”W“： ”7“， ”U“： ”0“， ”$“： ”1080“}，{ ”d“： ”S“， ”F“： ”8“，” G “：” 16" ， “H”： “92”， “PP”： “8”， “S”： “9”， “T”： “10”， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U”： “0”， “$”： “1260”}]}，{ “類型”： “日”， “值”： “2017-11-16Z”， “代表”：[{ “d”： “S”， “F”： “7”， “G”： “16”， “H”： “93”， “PP”： “7”， “S”： “9”，“T “：” 9" ， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U”： “0”， “$”： “0”}，{ “d”： “S”，“F “：” 7" ， “G”： “16”， “H”： “93”， “PP”： “7”， “S”： “9”， “T”： “9”， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U”： “0”， “$”： “180”}，{ “d”： “S”， “F”： “7”， “G”： “18”， “H”： “92”， “PP”： “7”， “S”： “9”， “T”： “9”， “V”： “GO”， “W”：“7 “ ”U“： ”0“， ”$“： ”360“}，{ ”d“： ”S“， ”F“： ”7“， ”G“： ”20“， ”H“：” 90 ”， “PP”： “14”， “S”： “11”， “T”： “10”， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U”： “1”， “$”：“54 0 “}，{” d “：” SSW “ ”F“： ”9“， ”G“： ”25“， ”H“： ”84“， ”PP“： ”9“， ”S“：” 13" ， “T”： “11”， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U”： “1”， “$”： “720”}，{ “d”：” SW”， “F”： “8”， “G”： “27”， “H”： “84”， “PP”： “55”， “S”： “16”， “T”： “11” ， “V”： “GO”， “W”： “12”， “U”： “1”， “$”： “900”}，{ “d”： “SW”， “F”： “7” ， “G”： “25”， “H”： “79”， “PP”： “14”， “S”： “11”， “T”： “10”， “V”： “VG”，” W “：” 7" ， “U”： “0”， “$”： “1080”}，{ “d”： “W”， “F”： “6”， “G”： “25”，” H “：” 78" ， “PP”： “14”， “S”： “13”， “T”： “9”， “V”： “GO”， “W”： “7”， “U” ： “0”， “$”： “1260”}]}]}}}}

Answer 1

a = ['UN','VP','PO','MO','GO','VG','EX']
b = ['Unknown', 'Very Poor', 'Poor', 'Moderate', 'Good', 'Very Good', 
'Excellent']

然后說你有一個變量c包含2從字符串a ，你可以從它的相應的描述b有：

b[a.index(c)]

因此，對於c = "MO" ，以上給出的是"Moderate" 。 希望您可以將其合並到代碼中，以刪除笨拙的if-statements 。

Answer 2

就這么簡單：

dict1 = {'UN':'Unknown','VP':'Very Poor','PO':'Poor','MO':'Moderate',
        'GO':'Good','VG':'Very Good','EX':'Excellent'}

block1_v = json_data["SiteRep"]["DV"]["Location"]["Period"][1]["Rep"][0]["V"]

visib.append(dict1[block1_v])

Answer 3

如果您願意，可以在這里嘗試一些正則表達式：

它是一個示例，您可以修改代碼並根據需要使用捕獲的組。

dict1 = {'UN':'Unknown','VP':'Very Poor','PO':'Poor','MO':'Moderate',
        'GO':'Good','VG':'Very Good','EX':'Excellent'}

a = ['UN','VP','PO','MO','GO','VG','EX']

import re
data="""outlook1 = 'UN'
outlook2 = 'VP'
outlook3 = 'PO'
outlook4 = 'MO'
outlook5 = 'GO'
outlook6 = 'VG'
outlook7 = 'EX'"""

final=[]
pattern="outlook\d\s[=]\s'(\w{0,2})'"
match=re.finditer(pattern,data)
for find in match:

    for key,value in enumerate(dict1.items()):
        if str(find.group(1))==str(value[0]):
            final.insert(a.index(value[0]),value[1])

print(final)

輸出：

['Unknown', 'Very Poor', 'Poor', 'Moderate', 'Good', 'Very Good', 'Excellent']

或者，如果您希望獲得有價值的outlook ，則可以嘗試：

final={}
pattern="(outlook\d)\s[=]\s'(\w{0,2})'"
match=re.finditer(pattern,data)
for find in match:

    for key,value in enumerate(dict1.items()):
        if str(find.group(2))==str(value[0]):
            final[find.group(1)]=value[1]

print(final)

輸出：

{'outlook2': 'Very Poor', 'outlook5': 'Good', 'outlook6': 'Very Good', 'outlook3': 'Poor', 'outlook4': 'Moderate', 'outlook1': 'Unknown', 'outlook7': 'Excellent'}