


Bagaimana Saya Boleh Meratakan Kamus Bersarang dalam Python?
Merungkai Kerumitan: Meratakan Kamus Bersarang
Andaikan anda menemui kamus rumit dengan aras bersarang, mencerminkan struktur kusut labirin. Untuk merentasi kamus ini, seseorang mesti menggunakan teknik yang bijak untuk meratakannya, membongkar lapisan rumitnya ke dalam bentuk yang dipermudahkan. Penyampaian yang dipermudahkan ini mendedahkan data asas dengan cara yang lebih mudah diakses dan mudah.
Kunci kepada pemudahan ini terletak pada lelaran pada kedua-dua kunci dan nilai kamus. Melalui proses ini, kekunci baharu dibina dengan teliti dengan menggabungkan kunci induk dengan kunci semasa, dipisahkan oleh pembatas yang boleh disesuaikan.
Jika nilai itu sendiri menjadi kamus, proses perataan digunakan secara rekursif, menggabungkan dengan lancar unsur-unsurnya ke dalam struktur yang diratakan. Walau bagaimanapun, jika nilai itu bukan kamus, ia dilampirkan terus pada kamus yang diratakan.
Pada dasarnya, nilai-nilai yang terkandung dalam web rumit kamus bersarang diekstrak dengan teliti dan dihiasi dengan kunci yang baru diberikan, mencerminkan mereka hubungan hierarki. Hasilnya ialah kamus yang diratakan, serupa dengan peta yang tersusun rapi, di mana setiap nilai boleh didapati dengan mudah dengan kunci uniknya yang baru ditetapkan.
Untuk menggambarkan lagi teknik merata ini, pertimbangkan contoh berikut:
from collections.abc import MutableMapping def flatten(dictionary, parent_key='', separator='_'): items = [] for key, value in dictionary.items(): new_key = parent_key + separator + key if parent_key else key if isinstance(value, MutableMapping): items.extend(flatten(value, new_key, separator=separator).items()) else: items.append((new_key, value)) return dict(items)
Apabila digunakan pada kamus seperti:
{'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y' : 10}}, 'd': [1, 2, 3]}
Hasilnya adalah diratakan kamus:
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}
Menggunakan teknik merata ini, seseorang secara berkesan membongkar kerumitan kamus bersarang, mendedahkan struktur tersembunyi di dalamnya. Perwakilan diperkemas ini memperkasakan pembangun dengan format data yang lebih mudah diakses dan terurus, memudahkan tugas seperti analisis data, pertanyaan dan manipulasi data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Saya Boleh Meratakan Kamus Bersarang dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
