要dict的元组的Python列表

这里有一个python列表

[('schema1', 'table1', 'column_name1'), ('schema1', 'table1', 'column_name2'), ('schema1', 'table2', 'column_name3'), ('schema2', 'table3', 'column_name4')]

我需要将其转换为具有以下结构的python dict

schema1:
            table1:
                    (column_name1,
                    column_name2)
            table2:
                    (column_name3)
schema2:
            table3:
                    (column_name4)

有什么有效的转换方法吗？

当然。使用：

结果:

defaultdict(<function __main__.<lambda>>,
            {'schema1': defaultdict(list,
                         {'table1': ['column_name1', 'column_name2'],
                          'table2': ['column_name3']}),
             'schema2': defaultdict(list, {'table3': ['column_name4']})})

defaultdict（，
{'schema1'：defaultdict（列表，
{'table1'：['column_name1'，'column_name2']，
'表2'：['列名称3']}），
'schema2'：defaultdict（列表，{'table3'：['column_name4']}）

我会使用生成

defaultdict（列表）

实例作为默认值的

演示

>>> from collections import defaultdict
>>> 
>>> d = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
>>> data = [('schema1', 'table1', 'column_name1'), ('schema1', 'table1', 'column_name2'), ('schema1', 'table2', 'column_name3'), ('schema2', 'table3', 'column_name4')]
>>> 
>>> for k1, k2, v in data:
...:    d[k1][k2].append(v)
...:    
>>> d
>>> 
defaultdict(<function __main__.<lambda>()>,
            {'schema1': defaultdict(list,
                         {'table1': ['column_name1', 'column_name2'],
                          'table2': ['column_name3']}),
             'schema2': defaultdict(list, {'table3': ['column_name4']})})

解释

defaultdict

初始值设定项接受一个可调用函数（在本例中使用了一个匿名

lambda

函数）。每当缺少键时，就会调用该可调用项，并将返回值用作回退值

线路

d = defaultdict(lambda: defaultdict(list))

正在创建一个

defaultdict

，当一个键丢失时，它会创建另一个

defaultdict

。第二个defaultdict在缺少键时创建一个

列表

>>> d = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
>>> d['bogus']
>>> defaultdict(list, {})
>>> d['hokus']['pokus']
>>> []

---

不需要任何特殊的东西，简单的字典方法有效：

d = [('schema1', 'table1', 'column_name1'), 
     ('schema1', 'table1', 'column_name2'), 
     ('schema1', 'table2', 'column_name3'), 
     ('schema2', 'table3', 'column_name4')]

k = {}

for schema,table,column in d:
    p =  k.setdefault(schema,{})
    p2 = p.setdefault(table,[])
    p2.append(column)

print(k)

输出：

{'schema1': {'table2': ['column_name3'], 
             'table1': ['column_name1', 'column_name2']}, 
 'schema2': {'table3': ['column_name4']}}

---

虽然更有经验的ppl建议不要使用这个，因为它速度较慢。因此，最好使用其他答案提供的defaultdict方法

l = [('schema1', 'table1', 'column_name1'), ('schema1', 'table1', 'column_name2'), 
 ('schema1', 'table2', 'column_name3'), ('schema2', 'table3', 'column_name4')]
d = {}

for s, t, c in l:
    d[s] = d.get(s, {})
    d[s][t] = d[s].get(t, tuple()) + (c,)
print(d)

输出：

{'schema1': {'table1': ('column_name1', 'column_name2'), 
             'table2': ('column_name3',)}, 
 'schema2': {'table3': ('column_name4',)}}

---

发布一些代码，显示您迄今为止所尝试的内容。使用

defaultdict

的

import

有什么问题？这可能会更有效too@Chris_Randsdefaultdicts并没有什么问题，但其他两个答案已经使用了它们，这是不必要的。至于性能，我不知道哪个更快/更好。您必须测试它。Re:Performance，

setdefault

的速度较慢，因为即使密钥存在（即使在这种情况下没有使用），也会始终创建默认值。在defaultdict的情况下，它更好。这相当优雅，我没有使用这个特定的模式before@Chris_Rands，我感觉到讽刺：）不，我不认为@Chris_Rands知道这是重复；-）

l = [('schema1', 'table1', 'column_name1'), ('schema1', 'table1', 'column_name2'), 
 ('schema1', 'table2', 'column_name3'), ('schema2', 'table3', 'column_name4')]
d = {}

for s, t, c in l:
    d[s] = d.get(s, {})
    d[s][t] = d[s].get(t, tuple()) + (c,)
print(d)

{'schema1': {'table1': ('column_name1', 'column_name2'), 
             'table2': ('column_name3',)}, 
 'schema2': {'table3': ('column_name4',)}}