Question

我有以下功能：

def calculate(blob, count_per_data):
   return geometric_mean( [score_per_count[ count_per_data[data] ] for data in combinations(blob)] )

我的代码存在的问题是，如果在data中找不到count_per_data，我会收到异常。相反，我希望count_per_data["unknown"]评估为0，即"unknown"的计数为0.

反过来，值{0}存在于score_per_count中且不等于0.换句话说，与计数0相关联的分数本身不是0.

您如何建议我修复上述代码以实现我的目标？

Answer 1

如果您想确保data中存在count_per_data且count_per_data中存在score_per_count的值，则可以使用列表推导作为过滤器，像这样

return geometric_mean([score_per_count[count_per_data[data]] for data in  combinations(blob) if data in count_per_data and count_per_data[data] in score_per_count])

更易读的版本，

return geometric_mean([score_per_count[count_per_data[data]]
     for data in combinations(blob)
     if data in count_per_data and count_per_data[data] in score_per_count])

但是，如果要在字典中找不到密钥时使用默认值，则可以使用dict.get。引自dict.get文档，

get(key[, default])

如果key在字典中，则返回key的值，否则返回default。如果默认情况下没有给出，默认为None，所以这个方法永远不会提出了一个KeyError。

您可以像这样使用它

count_per_data.get(data, 0)

如果在data中找不到count_per_data，则会使用0。

Answer 2

将条件添加到理解列表中：

return geometric_mean([score_per_count[count_per_data[data]] for data in combinations(blob) if data in count_per_data.keys() and count_per_data[data]] in geometric_mean.keys() else 0)

List Comprehension中的KeyError异常

2 个答案: