사전 검색의 파이썬 목록

사전 검색의 파이썬 목록

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내가 이것을 가지고 있다고 가정 :

[
{"name": "Tom", "age": 10},
{"name": "Mark", "age": 5},
{"name": "Pam", "age": 7}
]

"Pam"을 이름으로 검색하여 관련 사전을 검색하려고합니다. {name: "Pam", age: 7}

이것을 달성하는 방법?

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생성기 표현식을 사용할 수 있습니다 .

>>> dicts = [
...     { "name": "Tom", "age": 10 },
...     { "name": "Mark", "age": 5 },
...     { "name": "Pam", "age": 7 },
...     { "name": "Dick", "age": 12 }
... ]

>>> next(item for item in dicts if item["name"] == "Pam")
{'age': 7, 'name': 'Pam'}

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이것은 나에게 가장 파이썬적인 방법으로 보입니다.

people = [
{'name': "Tom", 'age': 10},
{'name': "Mark", 'age': 5},
{'name': "Pam", 'age': 7}
]

filter(lambda person: person['name'] == 'Pam', people)

결과 (Python 2에서 목록으로 반환) :

[{'age': 7, 'name': 'Pam'}]

참고 : Python 3에서는 필터 객체가 반환됩니다. 따라서 python3 솔루션은 다음과 같습니다.

list(filter(lambda person: person['name'] == 'Pam', people))

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@ Frédéric Hamidi의 답변은 훌륭합니다. Python 3.x에서는 구문이 .next()약간 변경되었습니다. 따라서 약간의 수정 :

>>> dicts = [
     { "name": "Tom", "age": 10 },
     { "name": "Mark", "age": 5 },
     { "name": "Pam", "age": 7 },
     { "name": "Dick", "age": 12 }
 ]
>>> next(item for item in dicts if item["name"] == "Pam")
{'age': 7, 'name': 'Pam'}

@Matt의 의견에서 언급했듯이 기본값을 다음과 같이 추가 할 수 있습니다.

>>> next((item for item in dicts if item["name"] == "Pam"), False)
{'name': 'Pam', 'age': 7}
>>> next((item for item in dicts if item["name"] == "Sam"), False)
False
>>>

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당신은 목록 이해를 사용할 수 있습니다 :

def search(name, people):
    return [element for element in people if element['name'] == name]

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people = [
{'name': "Tom", 'age': 10},
{'name': "Mark", 'age': 5},
{'name': "Pam", 'age': 7}
]

def search(name):
    for p in people:
        if p['name'] == name:
            return p

search("Pam")

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사전 목록을 살펴보고 키 x에 특정 값이있는 사전을 반환하기 위해 다양한 방법을 테스트했습니다.

결과 :

• 속도 : 목록 이해> 생성기 표현 >> 일반 목록 반복 >>> 필터.
• 모든 척도는 목록의 dict 수에 따라 선형입니다 (10x 목록 크기-> 10x 시간).
• 사전 당 키는 대량 (수천) 키의 속도에 큰 영향을 미치지 않습니다. https://imgur.com/a/quQzv 계산 된이 그래프를 참조 하십시오 (방법 이름은 아래 참조).

모든 테스트는 Python 3.6 .4, W7x64로 수행 되었습니다.

from random import randint
from timeit import timeit


list_dicts = []
for _ in range(1000):     # number of dicts in the list
    dict_tmp = {}
    for i in range(10):   # number of keys for each dict
        dict_tmp[f"key{i}"] = randint(0,50)
    list_dicts.append( dict_tmp )



def a():
    # normal iteration over all elements
    for dict_ in list_dicts:
        if dict_["key3"] == 20:
            pass

def b():
    # use 'generator'
    for dict_ in (x for x in list_dicts if x["key3"] == 20):
        pass

def c():
    # use 'list'
    for dict_ in [x for x in list_dicts if x["key3"] == 20]:
        pass

def d():
    # use 'filter'
    for dict_ in filter(lambda x: x['key3'] == 20, list_dicts):
        pass

결과 :

1.7303 # normal list iteration 
1.3849 # generator expression 
1.3158 # list comprehension 
7.7848 # filter

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@ FrédéricHamidi에 약간만 추가하십시오.

dicts 목록에 키가 확실하지 않은 경우 다음과 같이 도움이 될 것입니다.

next((item for item in dicts if item.get("name") and item["name"] == "Pam"), None)

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팬더 패키지를 사용해 본 적이 있습니까? 이러한 종류의 검색 작업에 적합하며 최적화되었습니다.

import pandas as pd

listOfDicts = [
{"name": "Tom", "age": 10},
{"name": "Mark", "age": 5},
{"name": "Pam", "age": 7}
]

# Create a data frame, keys are used as column headers.
# Dict items with the same key are entered into the same respective column.
df = pd.DataFrame(listOfDicts)

# The pandas dataframe allows you to pick out specific values like so:

df2 = df[ (df['name'] == 'Pam') & (df['age'] == 7) ]

# Alternate syntax, same thing

df2 = df[ (df.name == 'Pam') & (df.age == 7) ]

나는 팬더의 더 빠른 런타임을 더 큰 규모, 즉 100k + 항목으로 설명하기 위해 아래에 약간의 벤치마킹을 추가했습니다.

setup_large = 'dicts = [];\
[dicts.extend(({ "name": "Tom", "age": 10 },{ "name": "Mark", "age": 5 },\
{ "name": "Pam", "age": 7 },{ "name": "Dick", "age": 12 })) for _ in range(25000)];\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(dicts);'

setup_small = 'dicts = [];\
dicts.extend(({ "name": "Tom", "age": 10 },{ "name": "Mark", "age": 5 },\
{ "name": "Pam", "age": 7 },{ "name": "Dick", "age": 12 }));\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(dicts);'

method1 = '[item for item in dicts if item["name"] == "Pam"]'
method2 = 'df[df["name"] == "Pam"]'

import timeit
t = timeit.Timer(method1, setup_small)
print('Small Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_small)
print('Small Method Pandas: ' + str(t.timeit(100)))

t = timeit.Timer(method1, setup_large)
print('Large Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_large)
print('Large Method Pandas: ' + str(t.timeit(100)))

#Small Method LC: 0.000191926956177
#Small Method Pandas: 0.044392824173
#Large Method LC: 1.98827004433
#Large Method Pandas: 0.324505090714

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사전 목록에서 값을 검색하는 일반적인 방법입니다.

def search_dictionaries(key, value, list_of_dictionaries):
    return [element for element in list_of_dictionaries if element[key] == value]

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names = [{'name':'Tom', 'age': 10}, {'name': 'Mark', 'age': 5}, {'name': 'Pam', 'age': 7}]
resultlist = [d    for d in names     if d.get('name', '') == 'Pam']
first_result = resultlist[0]

이것은 한 가지 방법입니다 ...

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내 첫 번째 생각은 당신이 이러한 사전의 사전을 만드는 것을 고려하고 싶을 것입니다 ... 예를 들어, 당신이 그것을 몇 번 이상 검색하려고한다면.

그러나 그것은 조기 최적화 일 수 있습니다. 무엇이 문제일까요 :

def get_records(key, store=dict()):
    '''Return a list of all records containing name==key from our store
    '''
    assert key is not None
    return [d for d in store if d['name']==key]

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dicts=[
{"name": "Tom", "age": 10},
{"name": "Mark", "age": 5},
{"name": "Pam", "age": 7}
]

from collections import defaultdict
dicts_by_name=defaultdict(list)
for d in dicts:
    dicts_by_name[d['name']]=d

print dicts_by_name['Tom']

#output
#>>>
#{'age': 10, 'name': 'Tom'}

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간단히 목록 이해를 사용하십시오.

[i for i in dct if i['name'] == 'Pam'][0]

샘플 코드 :

dct = [
    {'name': 'Tom', 'age': 10},
    {'name': 'Mark', 'age': 5},
    {'name': 'Pam', 'age': 7}
]

print([i for i in dct if i['name'] == 'Pam'][0])

> {'age': 7, 'name': 'Pam'}

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당신은 이것을 시도 할 수 있습니다 :

''' lst: list of dictionaries '''
lst = [{"name": "Tom", "age": 10}, {"name": "Mark", "age": 5}, {"name": "Pam", "age": 7}]

search = raw_input("What name: ") #Input name that needs to be searched (say 'Pam')

print [ lst[i] for i in range(len(lst)) if(lst[i]["name"]==search) ][0] #Output
>>> {'age': 7, 'name': 'Pam'} 

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리스트의 모든 요소를 ​​거쳐야합니다. 바로 가기가 없습니다!

다른 곳을 제외하고는 목록의 항목을 가리키는 이름 사전을 유지하지만 목록에서 요소를 팝업하는 결과를 처리해야합니다.

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다음은 반복 룰 목록을 사용하고 필터 + 람다 또는 리팩토링 (필요하거나 경우에 유효한 경우)을 사용하여 코드를 dict 목록이 아닌 dict의 dict로 비교하는 것입니다.

import time

# Build list of dicts
list_of_dicts = list()
for i in range(100000):
    list_of_dicts.append({'id': i, 'name': 'Tom'})

# Build dict of dicts
dict_of_dicts = dict()
for i in range(100000):
    dict_of_dicts[i] = {'name': 'Tom'}


# Find the one with ID of 99

# 1. iterate through the list
lod_ts = time.time()
for elem in list_of_dicts:
    if elem['id'] == 99999:
        break
lod_tf = time.time()
lod_td = lod_tf - lod_ts

# 2. Use filter
f_ts = time.time()
x = filter(lambda k: k['id'] == 99999, list_of_dicts)
f_tf = time.time()
f_td = f_tf- f_ts

# 3. find it in dict of dicts
dod_ts = time.time()
x = dict_of_dicts[99999]
dod_tf = time.time()
dod_td = dod_tf - dod_ts


print 'List of Dictionries took: %s' % lod_td
print 'Using filter took: %s' % f_td
print 'Dict of Dicts took: %s' % dod_td

결과는 다음과 같습니다.

List of Dictionries took: 0.0099310874939
Using filter took: 0.0121960639954
Dict of Dicts took: 4.05311584473e-06

결론 : 딕셔너리 사전을 갖는 것이 ID를 기준으로 검색한다고 말하는 경우에 검색 할 수있는 가장 효율적인 방법입니다. 흥미롭게도 필터를 사용하는 것이 가장 느린 솔루션입니다.

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동일한 질문에 대한 답변을 검색 할 때이 스레드를 찾았습니다. 답변이 늦다는 것을 알고 있지만 다른 사람에게 도움이 될 경우에 도움을 줄 것이라고 생각했습니다.

def find_dict_in_list(dicts, default=None, **kwargs):
    """Find first matching :obj:`dict` in :obj:`list`.

    :param list dicts: List of dictionaries.
    :param dict default: Optional. Default dictionary to return.
        Defaults to `None`.
    :param **kwargs: `key=value` pairs to match in :obj:`dict`.

    :returns: First matching :obj:`dict` from `dicts`.
    :rtype: dict

    """

    rval = default
    for d in dicts:
        is_found = False

        # Search for keys in dict.
        for k, v in kwargs.items():
            if d.get(k, None) == v:
                is_found = True

            else:
                is_found = False
                break

        if is_found:
            rval = d
            break

    return rval


if __name__ == '__main__':
    # Tests
    dicts = []
    keys = 'spam eggs shrubbery knight'.split()

    start = 0
    for _ in range(4):
        dct = {k: v for k, v in zip(keys, range(start, start+4))}
        dicts.append(dct)
        start += 4

    # Find each dict based on 'spam' key only.  
    for x in range(len(dicts)):
        spam = x*4
        assert find_dict_in_list(dicts, spam=spam) == dicts[x]

    # Find each dict based on 'spam' and 'shrubbery' keys.
    for x in range(len(dicts)):
        spam = x*4
        assert find_dict_in_list(dicts, spam=spam, shrubbery=spam+2) == dicts[x]

    # Search for one correct key, one incorrect key:
    for x in range(len(dicts)):
        spam = x*4
        assert find_dict_in_list(dicts, spam=spam, shrubbery=spam+1) is None

    # Search for non-existent dict.
    for x in range(len(dicts)):
        spam = x+100
        assert find_dict_in_list(dicts, spam=spam) is None

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팬더를 사용 하여이 문제를 해결할 수 있다고 생각합니다.

import pandas as pd

person_list = [
    {"name": "Tom", "age": 10},
    {"name": "Mark", "age": 5},
    {"name": "Pam", "age": 7}
]

person_df = pd.DataFrame(person_list)
person_df[person_df["name"] == "Pam"].to_dict('records')

출력합니다 :

[{'age': 7, 'name': 'Pam'}]

장점은 다음과 같습니다.

• 고성능 데이터 처리 기능을 제공하는 팬더는 데이터 세트가 크면 검색에 많은 시간이 걸리지 않습니다.
• 데이터 구조는 사용하기 쉽고 추가 분석을 위해 데이터를 테이블로 취급 할 수 있습니다.

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/8653516/python-list-of-dictionaries-search