Python 基于匹配的dict键创建（k，v1，…，vn）元组

我使用的是Python2.6，我有两个数据集，每个数据集都是字典列表。这两个数据集如下所示：

[{'foo': 3}, {'bar': 4}]
[{'bar': 1}, {'foo': 8}]

从这两个数据集中，我想创建一个元组列表，输入数据如下：

[('foo', 3, 8), ('bar', 4, 1)]

顺便说一句，第一个数据集中的数字在结果元组中排在第一位是很重要的

---

实际上，我已经通过各种方式（包括嵌套列表理解）完成了这一点，但它似乎应该更简单/更清晰。我感到惊讶的是，itertools中的任何东西都没有跳出来（尽管我确实做了一个实现w/chain，结果得到了一个2元组，其中int在一个列表中）。有人能提供一个干净的解决方案吗，还是根本就没有

您可以使用

defaultdict

：

from collections import defaultdict

datasets = [{'foo': 3}, {'bar': 4}], [{'bar': 1}, {'foo': 8}]    

result = defaultdict(list)

for dataset in datasets:
    for eachdict in dataset:
        for key, value in eachdict.iteritems():
            result[key].append(value)

# the nested loops as a one-liner (utterly unnecessary):
# any(result[key].append(value) for dataset in datasets 
#                               for eachdict in dataset 
#                               for key, value in eachdict.iteritems())


# if you really need your output in exactly that format:
# result = [(key,) + tuple(values) for key, values in result.iteritems()]
print result

---

对我来说，这似乎是最干净的方法。

您可以使用

defaultdict

：

from collections import defaultdict

datasets = [{'foo': 3}, {'bar': 4}], [{'bar': 1}, {'foo': 8}]    

result = defaultdict(list)

for dataset in datasets:
    for eachdict in dataset:
        for key, value in eachdict.iteritems():
            result[key].append(value)

# the nested loops as a one-liner (utterly unnecessary):
# any(result[key].append(value) for dataset in datasets 
#                               for eachdict in dataset 
#                               for key, value in eachdict.iteritems())


# if you really need your output in exactly that format:
# result = [(key,) + tuple(values) for key, values in result.iteritems()]
print result

对我来说，这似乎是最干净的方法。

这是一种新方法，我们有一个工具可以做到这一点：

>>> ds1 = [{'foo': 3}, {'bar': 4}]
>>> ds2 = [{'bar': 1}, {'foo': 8}]

>>> import sqlite3
>>> c = sqlite3.connect(':memory:')
>>> c.execute('CREATE TABLE ds1 (key text PRIMARY KEY, value text)')
>>> c.execute('CREATE TABLE ds2 (key text PRIMARY KEY, value text)')
>>> c.executemany('INSERT INTO ds1 VALUES (?, ?)', [d.items()[0] for d in ds1])
>>> c.executemany('INSERT INTO ds2 VALUES (?, ?)', [d.items()[0] for d in ds2])
>>> c.commit()
>>> r = c.execute('SELECT ds1.key, ds1.value, ds2.value FROM ds1 INNER JOIN ds2 ON ds1.key=ds2.key')
>>> list(r)
[(u'foo', u'3', u'8'), (u'bar', u'4', u'1')]

随Python提供，不需要创建和维护实际的数据库来对数据集执行SQL查询。因此，如果您没有从数据库获取数据，并且无法更改查询以使其以最适合您的应用程序的形式返回，那么您仍然可以使用SQL对数据进行处理，这非常方便

使用SQL方法有几个优点1）代码清楚地表达了它的意图（我加入了两个数据集上的一个公共密钥），2）它使得更容易考虑正确性问题（例如在一个数据集中存在的密钥而不是另一个数据集，3），它易于扩展到多个字段或切换到多字段密钥，4）可以指定订购。

这是一个，我们有一个工具可以做到这一点：

>>> ds1 = [{'foo': 3}, {'bar': 4}]
>>> ds2 = [{'bar': 1}, {'foo': 8}]

>>> import sqlite3
>>> c = sqlite3.connect(':memory:')
>>> c.execute('CREATE TABLE ds1 (key text PRIMARY KEY, value text)')
>>> c.execute('CREATE TABLE ds2 (key text PRIMARY KEY, value text)')
>>> c.executemany('INSERT INTO ds1 VALUES (?, ?)', [d.items()[0] for d in ds1])
>>> c.executemany('INSERT INTO ds2 VALUES (?, ?)', [d.items()[0] for d in ds2])
>>> c.commit()
>>> r = c.execute('SELECT ds1.key, ds1.value, ds2.value FROM ds1 INNER JOIN ds2 ON ds1.key=ds2.key')
>>> list(r)
[(u'foo', u'3', u'8'), (u'bar', u'4', u'1')]

随Python提供，不需要创建和维护实际的数据库来对数据集执行SQL查询。因此，如果您没有从数据库获取数据，并且无法更改查询以使其以最适合您的应用程序的形式返回，那么您仍然可以使用SQL对数据进行处理，这非常方便

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使用SQL方法有几个优点1）代码清楚地表达了它的意图（我加入了两个数据集上的一个公共密钥），2）它使得更容易考虑正确性问题（例如在一个数据集中存在的密钥而不是另一个数据集，3），它易于扩展到多个字段或切换到多字段密钥，4）可以指定顺序。

原始问题与sqlite或数据库无关。@jonesy是这样吗？这并不意味着你不能用数据库来解决它。输出仍然是您想要的数据。不可否认，除非有显著的性能优势，否则我更喜欢用Python实现。最初的问题也与defaultdicts无关。实际上，您所做的是一个内部联接操作。你用来解决这个问题的工具。这篇文章的要点是，当人们可以使用已经优化过的工具时，他们经常使用字典来重新设计常见的数据库操作。@RaymondHettinger-我错误地将答案解释为假设我是从数据库中获取数据的，因此应该更改查询，以更合适的形式获取数据。我编辑了答案，试图否定我的-1，但没有用。我想你必须编辑它。我错了，谢谢你们。这篇文章可能反映了我们的工具集偏见。有点讽刺的是，使用数据库工具进行基本的数据库操作被认为是聪明的，而使用字典重新创建数据库则被认为是简单、直接的方法最初的问题与sqlite或数据库没有任何关系。@jonesy：是吗？这并不意味着你不能用数据库来解决它。输出仍然是您想要的数据。不可否认，除非有显著的性能优势，否则我更喜欢用Python实现。最初的问题也与defaultdicts无关。实际上，您所做的是一个内部联接操作。你用来解决这个问题的工具。这篇文章的要点是，当人们可以使用已经优化过的工具时，他们经常使用字典来重新设计常见的数据库操作。@RaymondHettinger-我错误地将答案解释为假设我是从数据库中获取数据的，因此应该更改查询，以更合适的形式获取数据。我编辑了答案，试图否定我的-1，但没有用。我想你必须编辑它。我错了，谢谢你们。这篇文章可能反映了我们的工具集偏见。有点讽刺的是，使用数据库工具进行基本的数据库操作被认为是聪明的，而使用字典重新创建数据库则被认为是简单、直接的方法这几乎正是我已经决定要做的，但我想我会寻求其他的意见。感谢您验证我的想法：）这几乎正是我已经决定要做的，但我想我会寻求其他的意见。感谢您验证我的想法：）