如何在python中创建分层列表

如何在python中创建分层列表,python,list,hierarchy,Python,List,Hierarchy,我试图用python创建层次结构列表。例如,有几个州。每个州都有几个县,每个县都有几个城市。那么,我希望能够称之为。 我尝试过创建列表并将列表附加到这些列表中,但我无法做到这一点。它也变得非常混乱。谢谢 我刚刚发现了这个例子: tree = [ ['Food', [ ['Fruit', [ ['Red', ['Cherry', 'Strawberry']], ['Yellow', ['Banana']],

我试图用python创建层次结构列表。例如,有几个州。每个州都有几个县,每个县都有几个城市。那么,我希望能够称之为。 我尝试过创建列表并将列表附加到这些列表中,但我无法做到这一点。它也变得非常混乱。谢谢

我刚刚发现了这个例子:

tree = [
    ['Food', [
         ['Fruit', [
               ['Red', ['Cherry', 'Strawberry']],
               ['Yellow', ['Banana']],
         ]],
         ['Meat', [
               ['Beef', 'Pork']
         ]],
    ]],
]
现在我的问题是,这是最好的方式吗?如何称呼具体事物?如果我使用

print tree[0]
它会给我一切。当我尝试

print tree[0[1]]
我得到一个类型TypeError:“int”对象没有属性“\uuu getitem”
谢谢

您的问题的直接答案是列表可能创建正确,但您没有正确访问它

您可以按如下方式访问嵌套列表:

tree[0][1]...
不是这样的

tree[0[1[..]]]
然而,你应该使用字典,而不是列表。它会使你的查找更简单,也会更有效

如果你有兴趣了解字典是如何工作的,用谷歌搜索术语“关联数组”。它们也被称为哈希或哈希表

此外,多维这一术语更为常见,而不是使用分层这一术语

e、 g.这:

mylist=[
        [...],
        [...],
        .
        . 
       ]

是二维列表

对您的问题的直接回答是,列表可能创建正确,但您没有正确访问它

您可以按如下方式访问嵌套列表:

tree[0][1]...
不是这样的

tree[0[1[..]]]
然而,你应该使用字典,而不是列表。它会使你的查找更简单,也会更有效

如果你有兴趣了解字典是如何工作的,用谷歌搜索术语“关联数组”。它们也被称为哈希或哈希表

此外,多维这一术语更为常见,而不是使用分层这一术语

e、 g.这:

mylist=[
        [...],
        [...],
        .
        . 
       ]

是二维列表

对您的问题的直接回答是,列表可能创建正确,但您没有正确访问它

您可以按如下方式访问嵌套列表:

tree[0][1]...
不是这样的

tree[0[1[..]]]
然而,你应该使用字典,而不是列表。它会使你的查找更简单,也会更有效

如果你有兴趣了解字典是如何工作的,用谷歌搜索术语“关联数组”。它们也被称为哈希或哈希表

此外,多维这一术语更为常见,而不是使用分层这一术语

e、 g.这:

mylist=[
        [...],
        [...],
        .
        . 
       ]

是二维列表

对您的问题的直接回答是,列表可能创建正确,但您没有正确访问它

您可以按如下方式访问嵌套列表:

tree[0][1]...
不是这样的

tree[0[1[..]]]
然而,你应该使用字典,而不是列表。它会使你的查找更简单,也会更有效

如果你有兴趣了解字典是如何工作的,用谷歌搜索术语“关联数组”。它们也被称为哈希或哈希表

此外,多维这一术语更为常见,而不是使用分层这一术语

e、 g.这:

mylist=[
        [...],
        [...],
        .
        . 
       ]

是一个2D列表

字典是一个不错的选择

d = {'food': 
        {'fruit':
            {'color':
                {'red': ['Cherry', 'Strawberry']},
                {'yellow': ['Banana']},
            },
        },
        {'meat': ['Beef', 'Pork']}
    }
现在您可以执行以下操作:

for item in d['food']['fruit']['color']['red']:
    print(item)
# Cherry
# Strawberry

字典是最好的选择

d = {'food': 
        {'fruit':
            {'color':
                {'red': ['Cherry', 'Strawberry']},
                {'yellow': ['Banana']},
            },
        },
        {'meat': ['Beef', 'Pork']}
    }
现在您可以执行以下操作:

for item in d['food']['fruit']['color']['red']:
    print(item)
# Cherry
# Strawberry

字典是最好的选择

d = {'food': 
        {'fruit':
            {'color':
                {'red': ['Cherry', 'Strawberry']},
                {'yellow': ['Banana']},
            },
        },
        {'meat': ['Beef', 'Pork']}
    }
现在您可以执行以下操作:

for item in d['food']['fruit']['color']['red']:
    print(item)
# Cherry
# Strawberry

字典是最好的选择

d = {'food': 
        {'fruit':
            {'color':
                {'red': ['Cherry', 'Strawberry']},
                {'yellow': ['Banana']},
            },
        },
        {'meat': ['Beef', 'Pork']}
    }
现在您可以执行以下操作:

for item in d['food']['fruit']['color']['red']:
    print(item)
# Cherry
# Strawberry


请提供你需要完成的具体例子。“呼叫”列表是什么意思,等等。我想你需要一本字典和/或列表。
{'country_1':{'state_1':{'country_1':['city_1','city_2',]['country_2':['city_3','city_4']},'state_2':{'county_3':…
等。不要使用列表,而是使用字典。这是将父“国家”或“州”绑定到子项的唯一方法。请尝试
打印树[0[1]
,而不是
打印树[0][1]
。请提供您需要完成的具体示例。调用“列表的意思是等等。我想你需要一本字典和/或列表。
{'country_1':{'state_1':{'country_1':['city_1','city_2',],'country_2':['city_3','city_4']},'state_2':{'county_3':…
等。不要使用列表,而是使用字典。这是将父“国家”或“州”绑定到子级的唯一方法。请尝试使用
打印树[0[1]
,而不是
打印树[0][1]
。请提供具体示例说明您需要完成的操作。“调用”是什么列表的意思是,等等。我想你需要一本字典和/或列表。
{'country_1':{'state_1':{'country_1':['city_1','city_2',],'country_2':['city_3','city_4']},'state_2':{'county_3':…
等。不要使用列表,而是使用字典。这是将父“国家”或“州”绑定到子级的唯一方法。请尝试使用
打印树[0[1]
,而不是
打印树[0][1]
。请提供具体示例说明您需要完成的操作。“调用”是什么列表的意思是,等等。我想你需要一本字典和/或列表。
{'country_1':{'state_1':{'country_1':['city_1','city_2',],'country_2':['city_3','city_4']},'state_2':{'county_3':…
等。不要为此使用列表,而是使用字典。这是将父级“国家”或“州”绑定到子级的唯一方法。请尝试
打印树[0[1]]
,而不是
打印树[0][1]
。这太棒了!非常感谢!非常感谢!非常感谢!非常感谢!非常感谢!非常感谢!非常感谢!非常感谢!非常感谢!