সংশ্লিষ্ট আইটেমগুলির তালিকা পেতে অভিধানের কীগুলির একটি তালিকা ব্যবহার করার জন্য কি অন্তর্নির্মিত / দ্রুত উপায় আছে?
উদাহরণস্বরূপ আমার আছে:
>>> mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> mykeys = ['three', 'one']
আমি কীভাবে mykeysঅভিধানের সাথে সম্পর্কিত মানগুলি তালিকা হিসাবে ব্যবহার করতে পারি ?
>>> mydict.WHAT_GOES_HERE(mykeys)
[3, 1]
উত্তর:
একটি তালিকা বোধগম্যতা এটি করার একটি ভাল উপায় বলে মনে হচ্ছে:
>>> [mydict[x] for x in mykeys]
[3, 1]
তালিকা-সংকলন ব্যতীত অন্য কয়েকটি উপায়:
map(mydict.__getitem__, mykeys)Noneকী না পাওয়া গেলে তালিকা তৈরি করুন :map(mydict.get, mykeys)বিকল্পভাবে, ব্যবহার করে operator.itemgetterএকটি টিপল ফিরে আসতে পারে:
from operator import itemgetter
myvalues = itemgetter(*mykeys)(mydict)
# use `list(...)` if list is required
দ্রষ্টব্য : পাইথন 3-এ, mapতালিকার পরিবর্তে একটি পুনরাবৃত্তি প্রদান করে । list(map(...))একটি তালিকার জন্য ব্যবহার করুন ।
একটু গতির তুলনা:
Python 2.7.11 |Anaconda 2.4.1 (64-bit)| (default, Dec 7 2015, 14:10:42) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
In[1]: l = [0,1,2,3,2,3,1,2,0]
In[2]: m = {0:10, 1:11, 2:12, 3:13}
In[3]: %timeit [m[_] for _ in l] # list comprehension
1000000 loops, best of 3: 762 ns per loop
In[4]: %timeit map(lambda _: m[_], l) # using 'map'
1000000 loops, best of 3: 1.66 µs per loop
In[5]: %timeit list(m[_] for _ in l) # a generator expression passed to a list constructor.
1000000 loops, best of 3: 1.65 µs per loop
In[6]: %timeit map(m.__getitem__, l)
The slowest run took 4.01 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
1000000 loops, best of 3: 853 ns per loop
In[7]: %timeit map(m.get, l)
1000000 loops, best of 3: 908 ns per loop
In[33]: from operator import itemgetter
In[34]: %timeit list(itemgetter(*l)(m))
The slowest run took 9.26 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
1000000 loops, best of 3: 739 ns per loopসুতরাং তালিকার বোধগম্যতা এবং আইটেমজিটার এটি করার দ্রুততম উপায়।
আপডেট: বড় এলোমেলো তালিকা এবং মানচিত্রের জন্য আমার কিছুটা আলাদা ফলাফল ছিল:
Python 2.7.11 |Anaconda 2.4.1 (64-bit)| (default, Dec 7 2015, 14:10:42) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
In[2]: import numpy.random as nprnd
l = nprnd.randint(1000, size=10000)
m = dict([(_, nprnd.rand()) for _ in range(1000)])
from operator import itemgetter
import operator
f = operator.itemgetter(*l)
%timeit f(m)
%timeit list(itemgetter(*l)(m))
%timeit [m[_] for _ in l] # list comprehension
%timeit map(m.__getitem__, l)
%timeit list(m[_] for _ in l) # a generator expression passed to a list constructor.
%timeit map(m.get, l)
%timeit map(lambda _: m[_], l)
1000 loops, best of 3: 1.14 ms per loop
1000 loops, best of 3: 1.68 ms per loop
100 loops, best of 3: 2 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.05 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.19 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.53 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.9 ms per loopতাই এই ক্ষেত্রে স্পষ্ট বিজয়ী f = operator.itemgetter(*l); f(m), এবং পরিষ্কার বহিরাগত: map(lambda _: m[_], l)।
পাইথন ৩.6.৪ এর জন্য আপডেট করুন:
import numpy.random as nprnd
l = nprnd.randint(1000, size=10000)
m = dict([(_, nprnd.rand()) for _ in range(1000)])
from operator import itemgetter
import operator
f = operator.itemgetter(*l)
%timeit f(m)
%timeit list(itemgetter(*l)(m))
%timeit [m[_] for _ in l] # list comprehension
%timeit list(map(m.__getitem__, l))
%timeit list(m[_] for _ in l) # a generator expression passed to a list constructor.
%timeit list(map(m.get, l))
%timeit list(map(lambda _: m[_], l)
1.66 ms ± 74.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
2.1 ms ± 93.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.58 ms ± 88.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.36 ms ± 60.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.98 ms ± 142 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.7 ms ± 284 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
3.14 ms ± 62.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)সুতরাং, পাইথন 3.6.4 এর ফলাফল প্রায় একই।
এখানে তিনটি উপায় রয়েছে।
KeyErrorকী না পাওয়া গেলে উত্থাপন :
result = [mapping[k] for k in iterable]অনুপস্থিত কীগুলির জন্য ডিফল্ট মান।
result = [mapping.get(k, default_value) for k in iterable]অনুপস্থিত কীগুলি এড়ানো হচ্ছে।
result = [mapping[k] for k in iterable if k in mapping]found_keys = mapping.keys() & iterableTypeError: unsupported operand type(s) for &: 'list' and 'list'পাইথন ২.7 এ দেয় ; `পাওয়া_কিজ = [ম্যাপিং-তে কীগুলির কী (যদি পুনরাবৃত্তিতে কী ব্যবহার করা হয়]] ভাল কাজ করে
এটা চেষ্টা কর:
mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one','ten']
newList=[mydict[k] for k in mykeys if k in mydict]
print newList
[3, 1]এটা চেষ্টা কর:
mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one'] # if there are many keys, use a set
[mydict[k] for k in mykeys]
=> [3, 1]items()পছন্দসই, এটি অতিরিক্ত অনুসন্ধান করতে হবে না, len(mydict)*len(mykeys)এখানে কোনও অপারেশন নেই! (লক্ষ্য করুন যে আমি একটি সেট ব্যবহার করছি)
mykeysনিয়মিতভাবে নিয়মিতভাবে চালিত হয়েছে , আমি একটি সেট ব্যবহার করছি না, একটি তালিকা নয়
new_dict = {x: v for x, v in mydict.items() if x in mykeys}পান্ডস এটি খুব মার্জিতভাবে করেন, যদিও অফের তালিকা বোধগম্যতা সবসময় প্রযুক্তিগতভাবে পাইথোনিক হবে। আমার এখনই গতির তুলনা করার সময় নেই (আমি পরে এসে আবার এনে দেব):
import pandas as pd
mydict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
mykeys = ['three', 'one']
temp_df = pd.DataFrame().append(mydict)
# You can export DataFrames to a number of formats, using a list here.
temp_df[mykeys].values[0]
# Returns: array([ 3., 1.])
# If you want a dict then use this instead:
# temp_df[mykeys].to_dict(orient='records')[0]
# Returns: {'one': 1.0, 'three': 3.0}বা ঠিক mydict.keys()এটি অভিধানগুলির জন্য একটি বিল্টিন পদ্ধতি কল। এছাড়াও অন্বেষণ mydict.values()এবং mydict.items()।
// আহ, ওপি পোস্ট আমাকে বিভ্রান্ত করেছে।
পাইথন বন্ধ হওয়ার পরে : প্রদত্ত আদেশের সাথে ডিক মান থেকে একটি তালিকা তৈরির কার্যকর উপায়
তালিকাটি তৈরি না করে কীগুলি পুনরুদ্ধার করা হচ্ছে:
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import collections
class DictListProxy(collections.Sequence):
def __init__(self, klist, kdict, *args, **kwargs):
super(DictListProxy, self).__init__(*args, **kwargs)
self.klist = klist
self.kdict = kdict
def __len__(self):
return len(self.klist)
def __getitem__(self, key):
return self.kdict[self.klist[key]]
myDict = {'age': 'value1', 'size': 'value2', 'weigth': 'value3'}
order_list = ['age', 'weigth', 'size']
dlp = DictListProxy(order_list, myDict)
print(','.join(dlp))
print()
print(dlp[1])আউটপুট:
value1,value3,value2
value3যা তালিকার দেওয়া অর্ডারের সাথে মেলে
mydictকোনও ফাংশন কল হয় (যা ডিক্ট ফেরায়) তবে এটি ফাংশনটিকে একাধিকবার কল করে, তাই না?