Python：基于一个键和子键构建一个字典列表，并根据名称、区域、区域总数和总计对结果进行汇总

我刚刚开始自学Python，目前仍在学习。我几乎没有编程经验。为了自学，我提出了以下问题。问题如下

我有3个卖家，他们在多个地区销售商品。我想知道他们每个地区的销售额，每个地区每个人的总销售额，以及他们所有人的总销售额

我有以下数据，我从一个txt文件中读取 姓名、地区、金额

文件按名称排序，但不按区域排序

• 该名称可以是约翰、彼得或保罗三个值中的任意一个
• 该文件可能只包含其中一个或全部
• 对于每个人来说，他可能已经在1到x个地区销售了产品
• 对于每个地区，他可能销售了1到x件物品

在这个阶段，我认为我应该： 读每一行，然后

检查它是否是一个新名称，例如第一行或从John到Peter。 对于每个名称，开始合计所有交易的总额，同时检查区域并将其添加到区域总额以及总计中。这是它开始误入歧途的原因，因为我可以让Peter在3个地区进行5次销售：

i、 e

我如何记录我所在的地区，同时还要记录每个销售人员的地区总数

我使用字典列表吗？

只是为了澄清，它们是两个独立的东西。字典是键到值的映射（它是一个隐藏的hashmap），提供按键快速查找值，而列表只是任意项的有序列表（例如arraylist）

如果您只需要一个基本的数据结构来存储库存，有几种方法，但您可以使用嵌套字典，例如，外部词典将名称映射到区域词典，而每个区域词典是该人员的区域名称与该人员在该区域的销售额之间的映射，例如

{'John': {'r2': 55}, 'Peter': {'r1': 10, 'r2': 34, 'r3': 11}}

一种更面向对象的方法可能是为每个人和区域等创建单独的对象，但对于您正在尝试做的事情来说，这可能是过分的

根据要在事务中读取并填充这些数据结构的代码的外观，您可以执行以下操作：

# read in the transactions
with open('blah.txt') as file_obj:
    raw_data = file_obj.readlines()

inventory = {} # initialize your outer dictionary

# parse the transactions and update the inventory
for line in raw_data:
    if not line.strip():
        continue
    name, region, amount = line.strip().split()

    # is r2 the same as R2?
    region = region.lower()
    # we'd like to manipulate amount as a number not a string
    amount = float(amount) 

    # create a new inner dictionary for this name, if not one already
    if not name in inventory:
        inventory[name] = {}

    # update the total for that region for that name
    inventory[name][region] = inventory[name].get(region, 0) + amount

# with the data stored this way, you can easily query 
# or calculate any totals you want, e.g.
def total_per_person_per_region(inv, name, region):
    return inv[name][region]

def total_per_person(inv, name):
    return sum(inv[name].values())

def grand_total(inv):
    return sum(total_per_person(inv, name) for name in inv)

---

你不能像那样跳进python。在解决更大的问题之前，你需要先学习基础知识。我推荐免费的在线pdf，先试试看。一旦你陷入困境，查一下，再试一次。一旦你再次陷入困境，可以查找，也许可以在这里提问，再试一次。但是，对于这类初学者问题，可能非常适合。感谢链接AndrewGrant。事实证明这很有用。谢谢柠檬头，你给了我我想要的东西。非常感谢。

# read in the transactions
with open('blah.txt') as file_obj:
    raw_data = file_obj.readlines()

inventory = {} # initialize your outer dictionary

# parse the transactions and update the inventory
for line in raw_data:
    if not line.strip():
        continue
    name, region, amount = line.strip().split()

    # is r2 the same as R2?
    region = region.lower()
    # we'd like to manipulate amount as a number not a string
    amount = float(amount) 

    # create a new inner dictionary for this name, if not one already
    if not name in inventory:
        inventory[name] = {}

    # update the total for that region for that name
    inventory[name][region] = inventory[name].get(region, 0) + amount

# with the data stored this way, you can easily query 
# or calculate any totals you want, e.g.
def total_per_person_per_region(inv, name, region):
    return inv[name][region]

def total_per_person(inv, name):
    return sum(inv[name].values())

def grand_total(inv):
    return sum(total_per_person(inv, name) for name in inv)