在Python中创建嵌套字典最有效的方法是什么？

我的字典中目前有超过10k个元素，如下所示：

cars = [{'model': 'Ford', 'year': 2010},
        {'model': 'BMW', 'year': 2019},
        ...]

我还有第二本字典：

car_owners = [{'model': 'BMW', 'name': 'Sam', 'age': 34},
              {'model': 'BMW', 'name': 'Taylor', 'age': 34},
              .....]

但是，我想将这两个元素结合在一起，使其类似于：

combined = [{'model': 'BMW',
             'year': 2019,
             'owners: [{'name': 'Sam', 'age': 34}, ...]
            }]

将它们结合起来的最佳方式是什么？目前我正在使用For循环，但我觉得有更有效的方法来处理这个问题

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**这只是一个虚假的数据示例，我的示例要复杂得多，但这有助于了解我想要实现的目标。

迭代第一个列表，创建一个dict，其中key val为model val，然后在第二个dict中，查找相同的key（model）并更新第一个dict，如果发现：

cars = [{'model': 'Ford', 'year': 2010}, {'model': 'BMW', 'year': 2019}]
car_owners = [{'model': 'BMW', 'name': 'Sam', 'age': 34}, {'model': 'Ford', 'name': 'Taylor', 'age': 34}]


dd = {x['model']:x for x in cars}

for item in car_owners:
    key = item['model']
    if key in dd:
        del item['model']
        dd[key].update({'car_owners': item})
    else:
        dd[key] = item

print(list(dd.values()))

输出：

[{'model': 'BMW', 'year': 2019, 'car_owners': {'name': 'Sam', 'age': 34}}, {'model': 'Ford', 'year': 2010, 'car_owners': {'name': 'Taylor', 
'age': 34}}] 

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迭代第一个列表，创建一个dict，其中key val为model val，然后在第二个dict中，查找相同的key（model）并更新第一个dict，如果找到：

cars = [{'model': 'Ford', 'year': 2010}, {'model': 'BMW', 'year': 2019}]
car_owners = [{'model': 'BMW', 'name': 'Sam', 'age': 34}, {'model': 'Ford', 'name': 'Taylor', 'age': 34}]


dd = {x['model']:x for x in cars}

for item in car_owners:
    key = item['model']
    if key in dd:
        del item['model']
        dd[key].update({'car_owners': item})
    else:
        dd[key] = item

print(list(dd.values()))

输出：

[{'model': 'BMW', 'year': 2019, 'car_owners': {'name': 'Sam', 'age': 34}}, {'model': 'Ford', 'year': 2010, 'car_owners': {'name': 'Taylor', 
'age': 34}}] 

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实际上，您希望性能方面的功能是使用以模型为键的字典。这样，您就可以进行O（1）查找，并可以快速获得所请求的元素（而不是每次循环以查找具有x型的汽车）。 如果你从列表开始，我会先创建字典，然后从那里开始一切都是O（1）

models_to_cars = {car['model']: car for car in cars}
models_to_owners = {}
for car_owner in car_owners:
    models_to_owners.setdefault(car_owner['model'], []).append(car_owner)


combined = [{
    **car,
    'owners': models_to_owners.get(model, [])
} for model, car in models_to_cars.items()]

那你就有了

combined = [{'model': 'BMW',
             'year': 2019,
             'owners': [{'name': 'Sam', 'age': 34}, ...]
            }]

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正如您所希望的那样，实际上，您希望在性能方面使用以模型为关键的字典。这样，您就可以进行O（1）查找，并可以快速获得所请求的元素（而不是每次循环以查找具有x型的汽车）。 如果你从列表开始，我会先创建字典，然后从那里开始一切都是O（1）

models_to_cars = {car['model']: car for car in cars}
models_to_owners = {}
for car_owner in car_owners:
    models_to_owners.setdefault(car_owner['model'], []).append(car_owner)


combined = [{
    **car,
    'owners': models_to_owners.get(model, [])
} for model, car in models_to_cars.items()]

那你就有了

combined = [{'model': 'BMW',
             'year': 2019,
             'owners': [{'name': 'Sam', 'age': 34}, ...]
            }]

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正如你所想

我认为问题是双重的。这些不是词典，而是（词典的）列表。如果至少有一个是真正的dict，则合并会更快，因为您不必“搜索”匹配的模型。福特去了哪里？对于如此大量的数据，您将需要开始考虑使用类似SQLite（或其他数据库）的东西。您不会有许多

dict

对象的内存开销，您可以使用SQL生成所需的组合。我认为问题是双重的。这些不是词典，而是（词典的）列表。如果至少有一个是真正的dict，则合并会更快，因为您不必“搜索”匹配的模型。福特去了哪里？对于如此大量的数据，您将需要开始考虑使用类似SQLite（或其他数据库）的东西。您不会有许多

dict

对象的内存开销，并且可以使用SQL生成所需的组合。