用Python构建词典匹配系统

我正在尝试建立一个算法来匹配具有相同兴趣行业的人。他们的共同行业越相似，就越有可能被彼此推荐为朋友

我是Python的初学者，有人知道怎么做吗

我尝试过使用嵌套for循环来解决它，但它有点复杂。这样做的目的是计算另一个人有多少次类似的兴趣。例如，以Jim为对象，它应该计算Tony 1次，Mark 3次，Jessie 2次。因此，它将推荐Mark

谢谢你阅读我的问题

Interested_industry = {
    'Jim' : ['Technology','Automotive','Education', 'Environment'],
    'Tony': ['Food & Beverage','Automotive','Insurance', 'Tourism'],
    'Mark': ['Technology','Real Estate','Education', 'Environment'],
    'Jessie' : ['Technology','Real Estate','Transportation', 'Environment']
}

def match_friends():
    n_keys = len(Interested_industry.keys())
    for i in range(n_keys):
        n_values = len(Interested_industry.values())
        student =  list(Interested_industry.keys())[i]
    for j in range(n_values):
      for k in range(1, n_keys):
        student2 = list(Interested_industry.keys())[k]
    if  Interested_industry[student][j] in Interested_industry[student2]:
        print(student2)

match_friends()

/更新感谢@martineau的建议

from itertools import permutations
def match_friends(interest_dict):
    for person1, person2 in permutations(interest_dict.keys(), 2):
        interests1, interests2 = interest_dict[person1], interest_dict[person2]
        common_interests = list(interests1 & interests2)
        print(f'{person1} & {person2}: common interests: '
              f'{len(common_interests)}')

industry_interests = {
    'Jim' : {'Technology','Automotive','Education', 'Environment'},
    'Tony': {'Food & Beverage','Automotive','Insurance', 'Tourism'},
    'Mark': {'Technology','Real Estate','Education', 'Environment'},
    'Jessie' : {'Technology','Real Estate','Transportation', 'Environment'}
}

match_friends(industry_interests)

我调整代码，让它显示他们有多少共同的兴趣。如果我想和最有共同兴趣的人结对。例如，对于吉姆来说，他应该和马克配对；马克应该与吉姆和杰西配对。所以回报应该像“吉姆和马克配对”，“马克和杰西配对”

---

非常感谢你

我不理解你想要完成的每一件事，但我认为以下几点会有所帮助。它使用一个值为集合的字典，允许使用集合交集运算符“

&

”确定共同兴趣

它还将字典传递给

match\u friends（）

函数，以避免使用全局变量，这通常被认为是一种糟糕的做法

from itertools import permutations

def match_friends(interest_dict):
    for person1, person2 in permutations(interest_dict.keys(), 2):
        interests1, interests2 = interest_dict[person1], interest_dict[person2]
        common_interests = list(interests1 & interests2)
        print(f'{person1} & {person2}: common interests: '
              f'{common_interests if common_interests else "~"}')

industry_interests = {
    'Jim' : {'Technology','Automotive','Education', 'Environment'},
    'Tony': {'Food & Beverage','Automotive','Insurance', 'Tourism'},
    'Mark': {'Technology','Real Estate','Education', 'Environment'},
    'Jessie' : {'Technology','Real Estate','Transportation', 'Environment'}
}

match_friends(industry_interests)

输出：

吉姆和托尼：共同的兴趣：[“汽车”]
吉姆和马克：共同兴趣：[“技术”、“教育”、“环境”]
吉姆和杰西：共同的兴趣：[“环境”、“技术”]
托尼和马克：共同利益：~
托尼和杰西：共同利益：~
马克和杰西：共同利益：[“房地产”、“环境”、“技术”]

我不理解您试图完成的所有任务，但我认为以下内容会有所帮助。它使用一个值为集合的字典，允许使用集合交集运算符“

&

”确定共同兴趣

它还将字典传递给

match\u friends（）

函数，以避免使用全局变量，这通常被认为是一种糟糕的做法

from itertools import permutations

def match_friends(interest_dict):
    for person1, person2 in permutations(interest_dict.keys(), 2):
        interests1, interests2 = interest_dict[person1], interest_dict[person2]
        common_interests = list(interests1 & interests2)
        print(f'{person1} & {person2}: common interests: '
              f'{common_interests if common_interests else "~"}')

industry_interests = {
    'Jim' : {'Technology','Automotive','Education', 'Environment'},
    'Tony': {'Food & Beverage','Automotive','Insurance', 'Tourism'},
    'Mark': {'Technology','Real Estate','Education', 'Environment'},
    'Jessie' : {'Technology','Real Estate','Transportation', 'Environment'}
}

match_friends(industry_interests)

输出：

吉姆和托尼：共同的兴趣：[“汽车”]
吉姆和马克：共同兴趣：[“技术”、“教育”、“环境”]
吉姆和杰西：共同的兴趣：[“环境”、“技术”]
托尼和马克：共同利益：~
托尼和杰西：共同利益：~
马克和杰西：共同利益：[“房地产”、“环境”、“技术”]

您必须使用字典才能完成此操作？不，如果有其他解决方案，我愿意尝试。我现在只知道字典，哈哈。好吧，首先，如果你要迭代字典，不要这样做“

list（interest\u industry.keys（））[I]

。这使得您的迭代时间是二次的。线性空间是二次的。只需使用

作为感兴趣的行业的关键：

…python支持集合相交。您必须使用字典来实现这一点吗？不，如果有其他解决方案，我很乐意尝试。我现在只知道字典哈哈。好吧，对于初学者来说，如果您打算迭代dic当然，不要这样做“

list（interest\u industry.keys（））[i]

。这使得您的迭代时间是二次的。和线性空间。只需使用

了解感兴趣的行业：

…python支持set Intersection谢谢，它绝对有帮助。置换函数确实解决了我面临的问题。非常感谢你！我还有一个关于过滤退货的问题，如果你能看一下就好了，非常感谢。吉姆：对不起，stackoverflow不是那样工作的（它不是免费的编码服务）。如果你还有一个非琐碎的问题，你需要把你自己试图解决的问题作为一个单独的问题发布出来。还要注意的是，你需要考虑当有共同利益的数量达到一定程度时会发生什么，并澄清你所说的“结对”在产出或结果方面的确切含义。谢谢，这肯定会有所帮助。置换函数确实解决了我面临的问题。非常感谢你！我还有一个关于过滤退货的问题，如果你能看一下就好了，非常感谢。吉姆：对不起，stackoverflow不是那样工作的（它不是免费的编码服务）。如果你还有一个非琐碎的问题，你需要把你自己试图解决的问题作为一个单独的问题发布出来。还要注意的是，你需要考虑当共同利益的数量达到一定程度时会发生什么，并明确你所说的“配对”在产出或结果方面的确切含义。