python表中的keyerror

我对下面的代码感到困惑：

class Table(object):
    def __init__(self):
        self.d = collections.defaultdict(dict)
    def add(self, row, col, val):
        self.d[row][col] = val
    def get(self, row, col, default=None):
        return self.d[row].get(col, default)
    def incol(self, col, val):
        for x,y in self.d.iteritems():
            if y[col]==val:
                wholerow=y
        return wholerow.values()

创建表之后，我无法使用“incol”函数获取所有值。它总是给我钥匙错误。然而，当我只使用相同的代码而不使用函数时，我可以得到我想要的。我的代码发生了什么…

上面的代码并不是“总是给我关键错误”（“总是”是我在这里争论的词）。例如，考虑下面的代码：

foo = Table()
foo.add("row_1", "col_1", "col_1_value")
foo.add("row_1", "col_2", "col_2_value")
print foo.get("row_1", "col_1")
print foo.incol("col_1", "col_1_value")

这项工作没有任何错误，并产生以下输出：

col_1_value
['col_2_value', 'col_1_value']

但是，如果您试图将不存在的列的名称传递到

incol

，您将得到一个

KeyError

。例如，如果将以下行附加到上述代码中：

print foo.incol("i do not exist", "my imaginary value")

您将得到一条类似以下内容的错误消息：

Traceback (most recent call last):
File "./stack_overflow-2013-03-14.py", line 21, in <module>
    print foo.incol("i do not exist", "my imaginary value")
File "./stack_overflow-2013-03-14.py", line 12, in incol
    if y[col]==val:
KeyError: 'i do not exist'

现在，如果运行以下行：

foo = Table()
foo.add("row_1", "col_1", "col_1_value")
foo.add("row_1", "col_2", "col_2_value")
print foo.get("row_1", "col_1")
print foo.incol("col_1", "col_1_value")
print foo.incol("i do not exist", "my imaginary value")
print foo.incol("i do not exist", None)

你会得到：

col_1_value
['col_2_value', 'col_1_value']
None
None

您还可以按照Martijn Pieters的建议使用以下incol实现方式：

def incol(self, col, val):
    result = None
    for x,y in self.d.iteritems():
        if y.get(col)==val:
            result = y.values()
            break
    return result

但是在这种情况下，如果您传递一个不存在的

列

名称和

val

=

无

，那么它将匹配任何行。相应的输出将是：

col_1_value
['col_2_value', 'col_1_value']
None
['col_2_value', 'col_1_value']

---

也许这就是您希望应用程序的行为。那由你决定

请发布完整错误。您如何调用该方法？“当我只使用相同的代码而不使用函数”是什么意思？在我看来，你似乎认为

y[col]

将存在，但

y

是一个常规词典。请尝试

y.get（col）=val

。

col_1_value
['col_2_value', 'col_1_value']
None
['col_2_value', 'col_1_value']