假设我有一些对象,例如本例(JSON代码):
{
"people" : {
"Alice" : {
"position" : "Manager",
"company" : "Company1"
},
"Bob" : {
"position" : "CEO",
"company" : "Company1"
},
"Charlie" : {
"position" : "CEO",
"company" : "Company2"
}
},
"companies" : [
{ "name" : "Company1" },
{ "name" : "Company2" }
]
}
我想编写一个我可以用来传递的函数get_X_of_Y(x, y)
,例如get_X_of_Y("CEO", companies[0])
并让它返回Bob
。
我怎样才能有效地为大型数据集执行此操作?我有以下功能:
def get_X_of_Y (x, y):
for person in people:
if person.position == x and person.company == company.name:
return person
else:
return None
假设我有成千上万的人和数百家公司。有没有更快的方法来做到这一点然后循环每个人?如果有办法让事情变得更快,我可以预先计算对象。
答案 0 :(得分:1)
正如mu
所说 - 使用数据库。
或者你可以做数据库所做的事情 - 保留CEO的索引。所以有一个看起来像的字典:
ceos = { "Company1": "Bob", "Company2": "Charlie" }
并从那里选择。每次人员列表也发生变化时,您都必须更新该dict。
但对于真实场景?...只需使用数据库。
编辑:关于评论“如果我不知道我正在寻找什么位置怎么办” - 再次做数据库做的事情 - 从两个元素/列创建一个索引:
positions_index = {
("Company1", "CEO"): "Bob",
("Company1", "Manager"): "Alice",
("Company2", "CEO"): "Charlie",
}
答案 1 :(得分:1)
让我们说
data = {
"people" : {
"Alice" : {
"position" : "Manager",
"company" : "Company1"
},
"Bob" : {
"position" : "CEO",
"company" : "Company1"
},
"Charlie" : {
"position" : "CEO",
"company" : "Company2"
}
},
"companies" : [
{ "name" : "Company1" },
{ "name" : "Company2" }
]
}
然后你可以创建一个人员列表,与你的嵌套字典相比,它基本上是一个扁平的结构:
>>> people = [(key, value["position"], value["company"]) for key, value in data["people"].items()]
[('Charlie', 'Company2', 'CEO'),
('Bob', 'Company1', 'CEO'),
('Alice', 'Company1', 'Manager')]
还有一系列公司,它们再次取消了dict的结构:
>>> companies = [item['name'] for item in data["companies"]]
['Company1', 'Company2']
现在查询非常简单,使用filter
方法
def get_X_of_Y (x, y):
return filter(lambda item: item[1]==x and item[2]==y, people)
所以你现在可以轻松搜索:
>>> get_X_of_Y("CEO", companies[0])
[('Bob', 'CEO', 'Company1')]
但是,如果你真的有成千上万的人和数百家公司,我仍然建议使用数据库。