检查赋值是否更改了目标对象的大多数python方法

我需要比较两个dict并使它们相等（分配a->b）。我还需要知道是否有任何值发生了变化，如果是这样，我需要运行一个计算代价高昂的函数。我想出了一些有效的代码，但它看起来一点也不像python

有没有更像蟒蛇的方法

   def sync_data(activity_update_response, existing_quote):
        data_changed = False
        if activity_update_response["source"]["firstName"] != existing_quote["origin"]["applicant"]["firstName"]:
            activity_update_response["source"]["firstName"] = existing_quote["origin"]["applicant"]["firstName"]
            data_changed = True

        if activity_update_response["source"]["lastName"] != existing_quote["origin"]["applicant"]["surname"]:
            activity_update_response["source"]["lastName"] = existing_quote["origin"]["applicant"]["surname"]
            data_changed = True

        # ( ... )
        # repeat for 4 more fields

        if data_changed:
            # this is slow
            recalculate_hashes(activity_update_response)

---

我认为将变量存储在

data\u changed

中是一个非常好的方法。我认为这看起来不像蟒蛇的原因是你在重复自己（不是干的）

我还没有测试过这一点，但是你可以试着沿着这条线做更多的事情

def同步数据（活动更新响应，现有报价）：
数据更改=错误
原产地=现有报价[“原产地”][“申请人”]
源=活动\更新\响应[“源”]
对于中的字段（“firstName”、“lastName”）：#再扩展4个字段
数据更改=数据更改或原点[字段]！=来源[字段]
源[字段]=源[字段]
如果数据更改：
#这太慢了
重新计算散列（活动更新响应）

为了使代码更具可读性，我建议：

def sync_data(activity_update_response, existing_quote):
    Fields = ("firstName", "lastName", )# add 4 more fields
    for field in Fields:
        if activity_update_response["source"][field] != existing_quote["origin"]["applicant"][field]
            activity_update_response["source"].update({f: existing_quote["origin"]["applicant"][f] for f in Fields})
            recalculate_hashes(activity_update_response)
            break

---

我看不出还有更多的重构要做，因为这基本上就是您要做的。

收集要更新的密钥，然后更新dict并重新计算哈希值。Python3.8中新的赋值表达式操作符很方便

def sync_data(activity_update_response, existing_quote):
    # XXX Pick good names
    a = activity_update_response["source"]
    e = existing_quote["origin"]["applicant"]
    fields = ["lastName", "firstName", ...]

    #if (keys_to_update := [x for x in fields if a[x] != e[x]]):
    keys_to_update = [x for x in fields if a[x] != e[x]]
    if keys_to_update:
        recalculate_hashes(activity_update_response)
        for key in keys_to_update:
            a[key] = e[key]

---

您可以创建一个自定义字典类，该类知道是否已更改：

class DictThatKnowsIfItChanged(dict):
    def __setitem__(self, key, value):
       self.data_changed = True
       super().__setitem__(key, value)
    def reset_data_changed(self):
       self.data_changed = False

并将其用于可变活动更新响应。您还可能希望重载

update

方法

派生一个标准类来满足您的需要是相当复杂的

# it is good idea to define it in outside scope as it does never change
Fields = ("firstName", "lastName", ) # add 4 more fields

def sync_data(activity_update_response, existing_quote):
    update_dict = {field: existing_quote["origin"]["applicant"][field] for field in Fields if activity_update_response["source"][field] != existing_quote["origin"]["applicant"][field]}
    # or use get if some of the keys might not be available, example:
    update_dict = {field: existing_quote["origin"]["applicant"][field] for field in Fields if activity_update_response["source"].get(field, None) != existing_quote["origin"]["applicant"].get(field, None)}
    if update_dict:
        activity_update_response["source"].update(update_dict )
        recalculate_hashes(activity_update_response)

考虑使用代码中描述的get（它非常简单，可以保护代码免受不必要的异常）。

我会更进一步地使用这段代码，并这样编写：

FieldsToCheck = ("firstName", "lastName", ) # add 4 more fields

def sync_data(dict_1, dict_2): # change name of arguments
    # or use get if some of the keys might not be available, example:
    change = {field: dict_2[field] for field in FieldsToCheck if dict_1[field] != dict_2[field]}
    if change :
        dict_1.update(change)
        recalculate_hashes(activity_update_response)

# to execute this function pass folowing parameters:
sync_data(activity_update_response["source"], existing_quote["origin"]["applicant"])

---

为什么要这样做？处理简单的数据，使您的代码易于理解。

那么您想将两者合并吗

new_dict={**a，**b}

首先更改dict的代码不能按要求触发昂贵的函数有什么原因吗？如果firstName和lastName（以及其他字段）是唯一的键，您可以将检查减少为一个：“If activity_update_response[“source”！=existing_quote[“origin”][“applicator””（但不要以同样的方式减少分配）.@Torxed，如果第一个字典中没有更改，我想避免运行重新计算哈希。这些不是唯一的键，还有更多。而且我想在最后重新计算哈希，所以我只做一次。

data\u changed=data\u changed或…

；一旦它变为

True，您不想将其重置为
False
de>。我认为其中一个字段来自dict中的不同路径，因此我可能无法在for循环中完成所有操作，但我将为其他字段尝试此操作。感谢此操作与原始代码的操作不同；这将在第一次更改时重新计算哈希值，并忽略其余字段。目标是更新所有字段，然后n如果任何字段发生更改，请重新计算哈希值。它的作用与原始代码完全相同。先生，请阅读原始问题。顺便说一句，我在编辑模式下没有更新字段，所以做了#todo注释。看起来只有选中的字段才应该更新。不，没有。使用
中断
，
lastName
不会更新如果
firstName
为，则会更新。OP会更新所有不同的字段，无论哪些字段已经更新，然后在指示的情况下重新计算一次。这难道不会多次计算重新计算散列（）吗？此处：
activity\u update\u response[“source”]。更新（{f:existing_quote[“origin”][“applicator”][f]对于f in Fields}）
所有字段都会更新。我重构了一些名称，因为它们太过描述性，无法放在这里使用。这在Python3.6.8的烧瓶容器中使用，这个赋值运算符不在该版本中吗？不；正如我所说，它是Python3.8的新名称（仍处于测试阶段）。这实际上只是一个优化；我将使用当前有效的代码进行更新。看起来他只想跟踪少数字段，因此需要额外的“if”语句。哦，因此需要一个
self.keys\u I\u want\u to\u track
列表，以及
self.data\u changed=键入self.keys\u I\u want\u to\u track
而不是True。