


Bagaimanakah Saya Boleh Melaksanakan Kamus Bersarang dalam Python dengan Cekap?
Melaksanakan Kamus Bersarang menggunakan Subkelas dengan __hilang__
Melaksanakan subkelas dict dan mengatasi kaedah __missing__ ialah pendekatan kreatif untuk mencipta kamus bersarang. Kaedah ini menyediakan cara untuk memintas dan mengendalikan kunci yang hilang dengan anggun. Begini caranya:
- Subkelas dict: Tentukan kelas baharu, seperti Vividict, yang diwarisi daripada dict.
- Timpa __hilang__: Dalam subkelas anda, tentukan kaedah __missing__ yang mengendalikan kekunci hilang. Dalam kaedah ini, anda boleh mencipta contoh baharu subkelas dan menetapkannya sebagai nilai untuk kunci yang hilang.
Berikut ialah contoh pelaksanaan Vividict:
class Vividict(dict): def __missing__(self, key): value = self[key] = type(self)() return value
Menggunakan subkelas ini, anda boleh mencipta kamus bersarang dengan cepat:
d = Vividict() d['foo']['bar'] = 1 d['foo']['baz'] = 2 print(d) # {'foo': {'bar': 1, 'baz': 2}}
Pendekatan ini menawarkan sintaks yang bersih untuk mengisi kamus bersarang dan memudahkan proses mencipta struktur hierarki yang kompleks.
Alternatif Lain
Selain menggunakan subkelas tersuai dengan __missing__, berikut ialah beberapa alternatif lain untuk bersarang kamus:
1. dict.setdefault:
Menggunakan dict.setdefault menyediakan cara ringkas untuk mencipta kamus bersarang, tetapi sintaksnya boleh digunakan untuk struktur kompleks.
d = {} d.setdefault('foo', {}).setdefault('bar', []).append(1) d.setdefault('foo', {}).setdefault('baz', []).append(2) print(d) # {'foo': {'bar': [1], 'baz': [2]}}
2. Auto-vivified defaultdict:
defaultdict daripada modul koleksi boleh digunakan untuk mencipta kamus auto-vivified yang mencipta kamus bersarang secara automatik mengikut keperluan. Walau bagaimanapun, pendekatan ini boleh membawa kepada keluaran yang bersepah apabila menyahpepijat atau memeriksa data.
from collections import defaultdict def vivdict(): return defaultdict(vivdict) d = vivdict() d['foo']['bar'] = 1 d['foo']['baz'] = 2 print(d) # defaultdict(...defaultdict(...defaultdict(...))), etc.
3. Kunci Tuple:
Daripada menggunakan kamus bersarang, pertimbangkan untuk menggunakan tupel sebagai kunci. Pendekatan ini memudahkan lelaran dan pengagregatan tetapi boleh membawa kepada kod yang lebih kompleks dari segi sintaksis untuk mengurus subset kamus.
d = {('foo', 'bar'): 1, ('foo', 'baz'): 2}
Pertimbangan Prestasi
Mengenai prestasi, dict .setdefault secara amnya adalah yang paling cekap untuk kod pengeluaran. Walau bagaimanapun, untuk kegunaan interaktif di mana kelajuan pelaksanaan kurang kritikal, Vividict boleh menyediakan penyelesaian yang lebih mudah dan boleh dibaca.
Kesimpulan
Melaksanakan kamus bersarang dengan subkelas dan __missing__ menawarkan pendekatan yang berkuasa dan fleksibel yang boleh disesuaikan dengan kes penggunaan tertentu. Walaupun ia mungkin memperkenalkan beberapa kemungkinan perangkap, ia juga memberikan kelebihan dari segi kebolehbacaan kod dan manipulasi data. Kaedah alternatif, seperti dict.setdefault dan auto-vivified defaultdict, berfungsi untuk tujuan mereka sendiri dengan pelbagai tahap prestasi dan kebolehbacaan output.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Melaksanakan Kamus Bersarang dalam Python dengan Cekap?. 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
