哪个数据结构用作字典数组？答案

【问题标题】：Which data structure to use as an array of dicts?哪个数据结构用作字典数组？
【发布时间】：2013-03-10 13:24:19
【问题描述】：

我需要构建一个像这样的数据结构：

{
    key: {k: v for k in range(fixed_small_number)}
    for key in range(fixed_large_number)
}

问题是我正在以一种“折衷”的方式构建它，每次多获取一个项目以放入随机 k 作为随机密钥，即我需要随机访问，并且我需要内部 dict是可变的。

所以我的问题分为两个：

外部字典的推荐类型。
内部字典的推荐类型。

对我来说“最好”的解决方案是一组可变的命名元组，只是这个不存在。

我可以使用一个命名元组列表，然后用新数据重新创建每个，但这听起来非常浪费，因为列表不具备随机访问效率，而且所有数据都需要重写。

是否有一些我不知道的神奇新结构？

编辑：使用示例：

for key, k, v in [('a', 1, 2), ('b', 1, 3), ('a', 2, 1), ('a', 3, 1), ('b', 3, 1) ...]:
    my_structre[key][k] = v

编辑2：

事实证明，列表实际上 DO support random access

【问题讨论】：

如果我正确理解了这个问题，我不确定这是否可行。 dicts 等可变对象不能是字典键。
无论如何，目前尚不清楚您要完成什么。您能否举例说明如何“折衷地”构建此数据结构？ IE。给定单个更新的之前和之后状态？
我不确定我是否理解.. 我在哪里建议 dicts 将用作键？
v 来自哪里？
@phistakis 嵌套的字典理解？ TBH 从一开始它看起来不像是有效的 Python，您应该真正扩展您的代码示例以显示您正在尝试做什么。也许写出实际的虚拟数据？

标签： python arrays list namedtuple

【解决方案1】：

您可以构建一个自定义类，使用__slots__ 来限制使用的内存量：

class MutableEfficientNamedList(object):
    __slots__ = ('field1', 'field2', 'field3')

    def __init__(self, *values):
        for k, v in zip(self.__slots__, values):
            setattr(self, k, v)

    def __getitem__(self, i):
        return getattr(self, self.__slots__[i])

    def __setitem__(self, i, v):
        return setattr(self, self.__slots__[i], v)

    def __repr__(self):
        return '{}({})'.format(type(self).__name__, 
            ', '.join(repr(getattr(self, s)) for s in self.__slots__))

然后在你的结构中使用它们。它们可以像命名元组一样使用（允许按索引和按名称访问），但它们允许变异。通过使用__slots__，每个实例的内存占用仍然很低：

>>> menl = MutableEfficientNamedList('foo', 'bar', 'baz')
>>> menl
MutableEfficientNamedList('foo', 'bar', 'baz')
>>> menl.field1
'foo'
>>> menl[0]
'foo'
>>> menl[1]
'bar'
>>> menl[1] = 'spam'
>>> menl.field2
'spam'

您当然要给插槽起有意义的名称，并且请为您的班级选择一个比我在示例中使用的名称更好的名称。 :-)

为了扩展namedtuple() 模式，这里是一个通用工厂函数：

def namedlist(name, *attrs):
    """Create a named list class named `name` with attributes `attrs`.
       `attrs` must be strings representing valid Python identifiers.
    """
    class MutableEfficientNamedList(object):
        __slots__ = attrs

        def __init__(self, *values):
            for k, v in zip(self.__slots__, values):
                setattr(self, k, v)

        def __getitem__(self, i):
            return getattr(self, self.__slots__[i])

        def __setitem__(self, i, v):
            return setattr(self, self.__slots__[i], v)

        def __repr__(self):
            return '{}({})'.format(type(self).__name__, 
                ', '.join(repr(getattr(self, s)) for s in self.__slots__))

    MutableEfficientNamedList.__name__ = name
    return MutableEfficientNamedList

MyList = namedlist('MyList', 'foo', 'bar', 'baz')
nl = MyList(1, 2, 3)
print nl  # MyList(1, 2, 3)
print nl.bar  # 2
print nl[1]  # 2

【讨论】：

或__slots__ = ['field{}'.format(i+1) for i in xrange(3)]（有更多字段时有用）
@nneonneo：那时我应该使用foo、bar 和baz 作为字段名称；它们是说明性的。

【解决方案2】：

defaultdict 感觉就在这里：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

d[3][4] = 10

如果您想要固定大小的列表，defaultdict 可以满足您的需求：

d = defaultdict(lambda: [None]*fixed_small_number)

d[3][4] = 10
# d[3] is now [None, None, None, None, 10, None, None, ...]

【讨论】：

【解决方案3】：

举个例子：

for key, k, v in [('a', 1, 2), ('b', 1, 3), ('a', 2, 1), ('a', 3, 1), ('b', 3, 1) ...]:
    my_structre[key][k] = v

解决方案确实是使用defaultdict。

from collections import defaultdict

d = defaultdict(dict)
for key, k, v in [('a', 1, 2), ('b', 1, 3), ('a', 2, 1), ('a', 3, 1), ('b', 3, 1)]:
    d[key][k] = v

答案：

{'a': {1: 2, 2: 1, 3: 1}, 'b': {1: 3, 3: 1}}

作为一个函数：

def method(iter_of_3_item_iters):
    d = defaultdict(dict)
    for (a, b, c) in iter_of_3_item_iters:
        d[a][b] = c
    return d

【讨论】：