我刚刚学习了列表理解,这是一种在单行代码中获取数据的快速方法。但有些事情让我烦恼。
在我的测试中,我在列表中有这样的词典:
[{'y': 72, 'x': 94, 'fname': 'test1420'}, {'y': 72, 'x': 94, 'fname': 'test277'}]
列表理解s = [ r for r in list if r['x'] > 92 and r['x'] < 95 and r['y'] > 70 and r['y'] < 75 ]
完全适用于此(事实上,这是该行的结果)
无论如何,我意识到我并没有在我的其他项目中使用列表,我正在使用字典。像这样:
{'test1420': {'y': '060', 'x': '070', 'fname': 'test1420'}}
这样我就可以使用var['test1420'] = ...
但是列表推导不起作用! 我无法以这种方式编辑列表,因为您无法分配这样的索引。
还有其他办法吗?
答案 0 :(得分:36)
你可以这样做:
s = dict([ (k,r) for k,r in mydict.iteritems() if r['x'] > 92 and r['x'] < 95 and r['y'] > 70 and r['y'] < 75 ])
这会按照你指定的方式获取一个dict并返回一个'过滤的'dict。
答案 1 :(得分:9)
如果dct
是
{'test1420': {'y': '060', 'x': '070', 'fname': 'test1420'},
'test277': {'y': 72, 'x': 94, 'fname': 'test277'},}
也许您正在寻找类似的东西:
[ subdct for key,subdct in dct.iteritems()
if 92<subdct['x']<95 and 70<subdct['y']<75 ]
有点精确的是Python允许你链接不平等:
92<dct[key]['x']<95
而不是
if r['x'] > 92 and r['x'] < 95
另请注意,上面我写了一个列表理解,所以你得到一个列表(在这种情况下,是dicts)。
在Python3中还有dict comprehensions之类的东西:
{ n: n*n for n in range(5) } # dict comprehension
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
在Python2中,等价物是
dict( (n,n*n) for n in range(5) )
我不确定你是否在寻找一个词典或词典的列表,但如果你理解上面的例子,很容易修改我的答案以获得你想要的东西。
答案 2 :(得分:2)
听起来像你想要的东西:
my_dict = {'test1420': {'y': '060', 'x': '070', 'fname': 'test1420'},
'test277' : {'y': '072', 'x': '094', 'fname': 'test277'}}
new_dict = dict((k,v) for k,v in my_dict.items()
if 92 < int(v['x']) < 95 and 70 < int(v['y']) < 75)
关于此代码的一些注意事项:
low < value < high
答案 3 :(得分:1)
在 Python 3 中,您可以使用 dict comprehension,这是一个更短的解决方案:
{key_expression(item) : value_expression(item) for item in something if condition}
如果您想像原始问题一样过滤字典:
mydict = {'test1': {'y': 60},'test2': {'y': 70},'test3': {'y': 80}}
s = {k : r for k,r in mydict.items() if r['y'] < 75 }
> {'test1': {'y': 60}, 'test2': {'y': 70}}
或者我们甚至可以在列表或范围之外创建一些东西。例如。如果我们想要一个包含所有奇数平方数的字典:
{i : i**2 for i in range(11) if i % 2 == 1}
> {1: 1, 3: 9, 5: 25, 7: 49, 9: 81}
答案 4 :(得分:0)
您可以使用d.values()
获取字典d的值列表。你的列表理解应该可以使用它,虽然我有点不清楚你想要输出到底是什么。
答案 5 :(得分:0)
还有其他办法吗?
为什么不考虑使用一些轻量级对象?
您仍然可以使用列表推导来收集或过滤对象,并在清晰度/可扩展性方面获得很多收益。
>>> class Item(object):
... def __init__(self, x, y, name):
... self.x = x
... self.y = y
... self.name = name
...
>>> list_items = []
>>> list_items.append(Item(x=70, y=60, name='test1420'))
>>> list_items.append(Item(x=94, y=72, name='test277'))
>>> items_matching = [item for item in list_items
if 92 < item.x < 95 and 70 < item.y < 75]
>>> for item in items_matching:
... print item.name
...
test277
>>> first_item = items_matching[0]
>>> first_item.x += 50
>>> first_item.x
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