Python 在字典列表中查找项

假设我有一个字典列表。 列表中的每个dict都有3个元素。 姓名、id和状态

list_of_dicts = [{'id':1, 'name':'Alice', 'status':0},{'id':2, 'name':'Bob', 'status':0},{'id':3, 'name':'Robert', 'status':1}]

所以我得到：

In[20]: print list_of_dicts
Out[20]: 
[{'id': 1, 'name': 'Alice', 'status': 0},
 {'id': 2, 'name': 'Bob', 'status': 0},
 {'id': 3, 'name': 'Robert', 'status': 1}]

如果我收到一个名字，我如何在不重复列表的情况下获得它的状态？

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例如，我得到“Robert”，我想输出1。
谢谢。

如果不反复阅读字典，我想你不能做你想做的事：
最好的情况是，你会发现有人建议你一个隐藏迭代的方法

如果您真正关心的是速度，那么您可能会在找到第一个有效结果后立即中断迭代：

for iteration, elements in enumerate(list_of_dicts):
    if elements['name'] == "Robert":
        print "Elements id: ", elements['id']
        break
print "Iterations: ", iteration

# OUTPUT: Elements id: 3, Iterations: 1

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请注意，迭代次数可能会有所不同，因为字典没有索引，如果您有更多的

“Roberts”

，只有一个

“id”

将被打印出来如果没有迭代，这是不可能的

但是，您可以将词典转换为不同的数据结构，例如名称为键的词典：

new_dict = {person["name"]: {k: v for k, v in person.items() if k != "name"} for person in list_of_dicts}

然后您可以获得如下状态：

new_dict["Robert"]["status"]
# 1

此外，如评论中所述，您可以保持内部词典不变：

{person["name"]: person for person in list_of_dicts}

上述方法的唯一问题是它不能处理多个名称。您可以将唯一id添加到密钥中以区分名称：

new_dict = {(person["name"], person["id"]): person["status"] for person in list_of_dicts}

可以这样称呼：

new_dict["Robert", 3]
# 1

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尽管创建这些数据结构需要额外的计算（只需一次），但之后的查找将是O（1），而不是每次搜索名称时都迭代列表

例如，您可以使用熊猫

import pandas as pd
list_of_dicts = [{'id':1, 'name':'Alice', 'status':0},{'id':2, 'name':'Bob', 'status':0},{'id':3, 'name':'Robert', 'status':1}]

a = pd.DataFrame(list_of_dicts)
a.loc[a['name'] == 'Robert']

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和使用DeFaFrims非常快，因为在C++上写的很简单（就像SQL查询）

，因为你发现你必须迭代（除非你能够改变你的数据结构到一个封闭的DICT）你为什么不去做？

>>> [d['status'] for d in list_of_dicts if d['name']=='Robert']
[1]

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尽管如此，我还是建议每次在建议的数据结构中看到一些“id”字段时，都考虑使用映射类型（比如dict）。如果它在那里，你可能想用它来做一般的识别，而不是随身携带口述。它们也可以用于关系，如果您以后需要，可以很容易地传输到关系数据库。

如果没有循环，您的

目录列表将无法访问，因此，出于您的需要，您的列表应该修改为有点像1个目录和其中的许多列表：

list_of_dicts_modified = {'name':['Alice', 'Bob', 'Robert'],'id':[1, 2, 3], 'status': [0, 0, 1]}
index = list_of_dicts_modified['name'].index(input().strip())
print('Name: {0} ID: {1} Status: {2}'.format(list_of_dicts_modified['name'][index], list_of_dicts_modified['id'][index], list_of_dicts_modified['status'][index]))

输出：

C:\Users\Documents>py test.py
Alice
Name: Alice ID: 1 Status: 0

除非您将初始的
lod
转换为不同的数据结构，否则无法进行转换，这本身就需要迭代。如果您必须查询多个名称，那么这可能仍然更可取。我认为如果不在列表上进行迭代，您无法做到这一点。如果您必须多次进行搜索，那么将数据结构转换为
{'Alice'：0，'Bob'：0，'Robert'：1}
可能是值得的。“那么你只迭代一次。”博阿古利斯同意。如果有重复的名称，您可能必须在查询/键中包含
id
。也许您应该使用dict of dict（而不是dict列表）并使用{name}{id}作为键，我看到了，所以如果我必须迭代，您会建议如何做？这是我的建议。添加：可以使用自定义类简化问题。谢天谢地，Pandas已经通过
pd.DataFrame
提供了这样一个类，因此您不需要重新发明轮子。我建议只使用
{person[“name”]：dicts列表中的person-for-person}
，因此内部dicts仍然采用相同的格式（事实上，
新dicts.values（）
与dicts的列表基本相同，至少对于较新版本的Python而言是如此），以便与代码的其他部分兼容。