Question

我试图在大型python字典中搜索具有这些参数的项目 - ＆gt;

＆＃34; DF＆＃34;在3到4之间

＆＃34; AR＆＃34;在6到9之间

＆＃34; OD＆＃34;介于1和2之间

json字符串看起来像这样

values = { "key1" : { "ar" : 8, "df" : 3, "od" : 1, "id" : 1} , 
           "key2" : { "ar" : 5, "df" : 3, "od" : 5, "id" : 2},
           "key3" : { "ar" : 6, "df" : 4, "od" : 2, "id" : 3}}

我想只得到满足我条件的值（key1和3），但我也不想为每种组合制作一整行代码（如果我只是想搜索＆＃34; od＆＃34;和＆＃34; df＆＃34;或仅＆＃34; ar＆＃34;）。我设法只搜索值作为下面的例子

ar_range_min = 6
ar_range_max = 9
df_range_min = 3
df_range_min = 4
myDict = { "key1" : { "ar" : 8, "df" : 3, "od" : 1, "id" : 1} , 
           "key2" : { "ar" : 5, "df" : 3, "od" : 5, "id" : 2},
           "key3" : { "ar" : 6, "df" : 4, "od" : 2, "id" : 3}}

def df_search(df_min, df_max):
    global values, df_range
    listOfDicts = []
    foreach k in myDict:
        z = z+1
        if df_min <= k["df"] >= df_max:
            listOfDicts.append(k)  
    return listOfDicts

def ar_search(ar_min, ar_max):
    global values
    listOfDicts = []
    foreach k in myDict:
        z = z+1
        if ar_min <= k["ar"] >= ar_max:
            listOfDicts.append(k)  
    return listOfDicts

match_df = df_search(df_range_min, df_range_max)
match_ar = ar_search(ar_range_min, ar_range_max)
match_both = ???

我不知道如何使用match_df和match_ar 之间的共同值创建新词典，如果我有3个词典（参数），如何合并它们

PS：这不是实际的dict，它在每个Children中有更多的嵌套键

Answer 1

您可以先合并两个阵列（如果我的语法错误，请更正我）

match_both = match_df.extend(match_ar)

然后你应该消除重复

match_both = list(set(match_both))

我可能非常非常错，如果我误解了这个问题，请纠正我

我用作参考：
What is the syntax to insert one list into another list in python?
Removing duplicates in lists

Answer 2

为了确保我们在同一页上，我的理解是这就是你想要的。在上面的例子中，df_search（）返回key1，key2和key3，因为它们都在范围[3,4]中有df而ar_search（）返回key1和key3，因为它们在适当的范围内有ar。你想要什么＆＃34; match_both＆＃34;等于是key1和key3，因为它们是ar和df搜索中存在的2个键。

为了实现这一目标，我建议您按以下方式重新组织代码：创建一个接受字典的通用函数，一个字符串（＆＃34; ar＆＃34;，＆＃34; df＆＃ 34;等等）以及范围（[3,4]，[6,7,8,9]等）并返回字典中与条件匹配的所有键的列表。例如：

def getMatchingKeys(values, s, matchRange):
    matchingKeys = []
    for key in values:
        if values[key][s] in matchRange:
        matchingKeys.append(key)
    return matchingKeys

现在，通过此功能，我们可以动态获取匹配的所有键，并使用两个单独的搜索功能完成您正在执行的操作：

match_df = getMatchingKeys(values, "df", [3,4])  # returns ["key1", "key2", "key3"]
match_ar = getMatchingKeys(values, "ar", [6,7,8,9])  # returns ["key1", "key3"]

现在，我们需要做的就是找到match_df和match_ar中包含的键。为此，我们可以将列表转换为集合并获取intersection of the two（包含在两者中的所有键）：

match_both = set(match_df) & set(match_ar)

现在，如果你想添加＆＃34;或＆＃34;的限制在[1,2]中，你可以轻松地做到这一点：

match_df = getMatchingKeys(values, "df", [3,4])  # returns 
match_ar = getMatchingKeys(values, "ar", [6,7,8,9])
match_od = getMatchingKeys(values, "od", [1,2])
match_all = set(match_df) & set(match_ar) & set(match_od)

但是，最好创建一个接受约束列表的函数，并以编程方式获取与所有约束匹配的所有键：

def getKeysMatchingConstraints(values, constraints):
    keys = None
    for (s, matchRange) in constraints:
       result = getMatchingKeys(values, s, matchRange)
       if keys == None: keys = set(result)
       else: keys = keys & set(result)
    return keys

getKetsMatchingConstraints(values, [("df", [3,4]), ("ar", [6,7,8,9]), ("od", [1,2])])

使用多个参数搜索json文件

2 个答案: