ネストされたデータ構造内の特定のキーに関連付けられたすべての値を効率的に抽出する方法
ネストされたデータ構造内のキーの出現箇所をすべて検索する
目的:
に関連付けられたすべての値を取得するネストされた辞書とリスト内の特定のキー。
問題ステートメント:
この辞書のような複雑なデータ構造を考えてみましょう:
{ "id": "abcde", "key1": "blah", "key2": "blah blah", "nestedlist": [ { "id": "qwerty", "nestednestedlist": [ { "id": "xyz", "keyA": "blah blah blah" }, { "id": "fghi", "keyZ": "blah blah blah" } ], "anothernestednestedlist": [ { "id": "asdf", "keyQ": "blah blah" }, { "id": "yuiop", "keyW": "blah" } ] } ] }
目的は抽出することです「id」キーに関連付けられたすべての値。
解決策:
この複雑な構造から「id」値を走査して抽出するには、複数のアプローチを使用できます。一般的に使用される手法には、次のようなものがあります。
- 再帰ジェネレーター関数: このメソッドは、ジェネレーター関数を使用してデータ構造を再帰的に走査し、「id」キーをチェックして、対応する値。
- スタックを使用した深さ優先検索 (DFS): DFS アプローチは、スタックを使用して要素をスタックにプッシュし、先入れ後でアクセスして実装できます。
- 再帰による深さ優先検索 (DFS): スタックの使用と同様に、再帰は、 DFS トラバーサル。関数自体が再帰的に呼び出され、データ構造のブランチを探索し、「id」キーを検索します。
パフォーマンスの比較:
効率的なアプローチとして、前述の手法は 100,000 回の反復を含む複雑なデータ構造でテストされました。パフォーマンスの結果、次のことが明らかになりました:
- 最も速くて安全: gen_dict_extract
- 最も遅く、最もエラーが発生しやすい: find_all_items
- 中程度のパフォーマンス: findkeys、get_recursively、find、dict_extract
結論:
複雑なデータ構造を走査し、関連する値を抽出する場合特定のキーを使用する場合、gen_dict_extract のような再帰ジェネレーター関数を使用すると、最適な効率と信頼性が得られます。
以上がネストされたデータ構造内の特定のキーに関連付けられたすべての値を効率的に抽出する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
