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辞書検索のPythonリスト

これがあるとします。

[
{"name": "Tom", "age": 10},
{"name": "Mark", "age": 5},
{"name": "Pam", "age": 7}
]

そして名前として "Pam"を検索することによって、私は関連する辞書を検索したいと思います:{name: "Pam", age: 7}

これを達成する方法?

322
Hellnar

ジェネレータ式 :を使うことができます。

>>> dicts = [
...     { "name": "Tom", "age": 10 },
...     { "name": "Mark", "age": 5 },
...     { "name": "Pam", "age": 7 },
...     { "name": "Dick", "age": 12 }
... ]

>>> next(item for item in dicts if item["name"] == "Pam")
{'age': 7, 'name': 'Pam'}
361

これは私にとって最もPythonicな方法です。

people = [
{'name': "Tom", 'age': 10},
{'name': "Mark", 'age': 5},
{'name': "Pam", 'age': 7}
]

filter(lambda person: person['name'] == 'Pam', people)

結果(Python 2ではリストとして返されます):

[{'age': 7, 'name': 'Pam'}]

注:Python 3では、フィルターオブジェクトが返されます。それでpython3解決策はこうなるでしょう:

list(filter(lambda person: person['name'] == 'Pam', people))
146
PaoloC

@FrédéricHamidiの答えは素晴らしいです。 Python 3.xでは、.next()の構文は少し変更されました。そのため、わずかな修正が必要です。

>>> dicts = [
     { "name": "Tom", "age": 10 },
     { "name": "Mark", "age": 5 },
     { "name": "Pam", "age": 7 },
     { "name": "Dick", "age": 12 }
 ]
>>> next(item for item in dicts if item["name"] == "Pam")
{'age': 7, 'name': 'Pam'}

@Mattによるコメントで述べたように、デフォルト値を追加することができます。

>>> next((item for item in dicts if item["name"] == "Pam"), False)
{'name': 'Pam', 'age': 7}
>>> next((item for item in dicts if item["name"] == "Sam"), False)
False
>>>
48
Mike N

リスト内包表記 :を使うことができます。

def search(name, people):
    return [element for element in people if element['name'] == name]
33
user334856
people = [
{'name': "Tom", 'age': 10},
{'name': "Mark", 'age': 5},
{'name': "Pam", 'age': 7}
]

def search(name):
    for p in people:
        if p['name'] == name:
            return p

search("Pam")
23
satoru

辞書のリストをたどり、キーxが特定の値を持つ辞書を返すためにさまざまな方法をテストしました。

結果:

  • 速度:リストの内包>生成式>>通常のリストの繰り返し>>>フィルタ。
  • すべてのスケールは、リスト内の辞書の数に比例します(リストサイズの10倍 - > 10倍の時間)。
  • 辞書ごとのキーは、大量(数千)のキーに対して速度に大きな影響を与えることはありません。私が計算したこのグラフを見てください: https://imgur.com/a/quQzv (メソッド名は下記参照)。

すべてのテストは Python 3.6 。4、W7x64で行われました。

from random import randint
from timeit import timeit


list_dicts = []
for _ in range(1000):     # number of dicts in the list
    dict_tmp = {}
    for i in range(10):   # number of keys for each dict
        dict_tmp[f"key{i}"] = randint(0,50)
    list_dicts.append( dict_tmp )



def a():
    # normal iteration over all elements
    for dict_ in list_dicts:
        if dict_["key3"] == 20:
            pass

def b():
    # use 'generator'
    for dict_ in (x for x in list_dicts if x["key3"] == 20):
        pass

def c():
    # use 'list'
    for dict_ in [x for x in list_dicts if x["key3"] == 20]:
        pass

def d():
    # use 'filter'
    for dict_ in filter(lambda x: x['key3'] == 20, list_dicts):
        pass

結果:

1.7303 # normal list iteration 
1.3849 # generator expression 
1.3158 # list comprehension 
7.7848 # filter
17
user136036

@FrédéricHamidiに少しだけ追加します。

キーが辞書のリストに含まれているかどうかわからない場合は、次のようにすると役立ちます。

next((item for item in dicts if item.get("name") and item["name"] == "Pam"), None)
9
Drazen Urch

あなたはパンダパッケージを試したことがありますか?これはこの種の検索タスクに最適で、最適化されています。

import pandas as pd

listOfDicts = [
{"name": "Tom", "age": 10},
{"name": "Mark", "age": 5},
{"name": "Pam", "age": 7}
]

# Create a data frame, keys are used as column headers.
# Dict items with the same key are entered into the same respective column.
df = pd.DataFrame(listOfDicts)

# The pandas dataframe allows you to pick out specific values like so:

df2 = df[ (df['name'] == 'Pam') & (df['age'] == 7) ]

# Alternate syntax, same thing

df2 = df[ (df.name == 'Pam') & (df.age == 7) ]

私はパンダのより速い実行時間を大規模に、すなわち100k +エントリで説明するために、以下にベンチマークを少し追加しました。

setup_large = 'dicts = [];\
[dicts.extend(({ "name": "Tom", "age": 10 },{ "name": "Mark", "age": 5 },\
{ "name": "Pam", "age": 7 },{ "name": "Dick", "age": 12 })) for _ in range(25000)];\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(dicts);'

setup_small = 'dicts = [];\
dicts.extend(({ "name": "Tom", "age": 10 },{ "name": "Mark", "age": 5 },\
{ "name": "Pam", "age": 7 },{ "name": "Dick", "age": 12 }));\
from operator import itemgetter;import pandas as pd;\
df = pd.DataFrame(dicts);'

method1 = '[item for item in dicts if item["name"] == "Pam"]'
method2 = 'df[df["name"] == "Pam"]'

import timeit
t = timeit.Timer(method1, setup_small)
print('Small Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_small)
print('Small Method Pandas: ' + str(t.timeit(100)))

t = timeit.Timer(method1, setup_large)
print('Large Method LC: ' + str(t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup_large)
print('Large Method Pandas: ' + str(t.timeit(100)))

#Small Method LC: 0.000191926956177
#Small Method Pandas: 0.044392824173
#Large Method LC: 1.98827004433
#Large Method Pandas: 0.324505090714
8
abby sobh
names = [{'name':'Tom', 'age': 10}, {'name': 'Mark', 'age': 5}, {'name': 'Pam', 'age': 7}]
resultlist = [d    for d in names     if d.get('name', '') == 'Pam']
first_result = resultlist[0]

これは一方通行です….

6
Niclas Nilsson

これは辞書のリストから値を検索する一般的な方法です。

def search_dictionaries(key, value, list_of_dictionaries):
    return [element for element in list_of_dictionaries if element[key] == value]
6
ipegasus

私が最初に考えたのは、これらの辞書の辞書を作成することを検討したいと思うかもしれません。たとえば、あなたがもっと少ない回数より多くの単語を検索するつもりならば。

しかし、それは時期尚早の最適化かもしれません。何が問題になるでしょう:

def get_records(key, store=dict()):
    '''Return a list of all records containing name==key from our store
    '''
    assert key is not None
    return [d for d in store if d['name']==key]
4
Jim Dennis
dicts=[
{"name": "Tom", "age": 10},
{"name": "Mark", "age": 5},
{"name": "Pam", "age": 7}
]

from collections import defaultdict
dicts_by_name=defaultdict(list)
for d in dicts:
    dicts_by_name[d['name']]=d

print dicts_by_name['Tom']

#output
#>>>
#{'age': 10, 'name': 'Tom'}
3
robert king

単純にリスト内包表記を使う:

[i for i in dct if i['name'] == 'Pam'][0]

サンプルコード:

dct = [
    {'name': 'Tom', 'age': 10},
    {'name': 'Mark', 'age': 5},
    {'name': 'Pam', 'age': 7}
]

print([i for i in dct if i['name'] == 'Pam'][0])

> {'age': 7, 'name': 'Pam'}
1
Teoretic

あなたはリストのすべての要素を通過する必要があります。近道はありません!

どこか他の場所になければ、あなたはリストの項目を指す名前の辞書を保管しますが、それからあなたはあなたのリストから要素をポップすることの結果に注意しなければなりません。

0
jimifiki

これを試すことができます:

''' lst: list of dictionaries '''
lst = [{"name": "Tom", "age": 10}, {"name": "Mark", "age": 5}, {"name": "Pam", "age": 7}]

search = raw_input("What name: ") #Input name that needs to be searched (say 'Pam')

print [ lst[i] for i in range(len(lst)) if(lst[i]["name"]==search) ][0] #Output
>>> {'age': 7, 'name': 'Pam'} 
0

同じ質問に対する答えを探していたときに、このスレッドを見つけました。私はそれが遅い答えであることを認識している間、私はそれが他の誰かに役立つならば私はそれを貢献することを考えました:

def find_dict_in_list(dicts, default=None, **kwargs):
    """Find first matching :obj:`dict` in :obj:`list`.

    :param list dicts: List of dictionaries.
    :param dict default: Optional. Default dictionary to return.
        Defaults to `None`.
    :param **kwargs: `key=value` pairs to match in :obj:`dict`.

    :returns: First matching :obj:`dict` from `dicts`.
    :rtype: dict

    """

    rval = default
    for d in dicts:
        is_found = False

        # Search for keys in dict.
        for k, v in kwargs.items():
            if d.get(k, None) == v:
                is_found = True

            else:
                is_found = False
                break

        if is_found:
            rval = d
            break

    return rval


if __== '__main__':
    # Tests
    dicts = []
    keys = 'spam eggs shrubbery knight'.split()

    start = 0
    for _ in range(4):
        dct = {k: v for k, v in Zip(keys, range(start, start+4))}
        dicts.append(dct)
        start += 4

    # Find each dict based on 'spam' key only.  
    for x in range(len(dicts)):
        spam = x*4
        assert find_dict_in_list(dicts, spam=spam) == dicts[x]

    # Find each dict based on 'spam' and 'shrubbery' keys.
    for x in range(len(dicts)):
        spam = x*4
        assert find_dict_in_list(dicts, spam=spam, shrubbery=spam+2) == dicts[x]

    # Search for one correct key, one incorrect key:
    for x in range(len(dicts)):
        spam = x*4
        assert find_dict_in_list(dicts, spam=spam, shrubbery=spam+1) is None

    # Search for non-existent dict.
    for x in range(len(dicts)):
        spam = x+100
        assert find_dict_in_list(dicts, spam=spam) is None
0
Doug R.

私はあなたがこれに対処するためにPandasを使うことができると思います。

import pandas as pd

person_list = [
    {"name": "Tom", "age": 10},
    {"name": "Mark", "age": 5},
    {"name": "Pam", "age": 7}
]

person_df = pd.DataFrame(person_list)
person_df[person_df["name"] == "Pam"].to_dict('records')

それは出力します:

[{'age': 7, 'name': 'Pam'}]

利点は次のとおりです。

  • パンダは高性能のデータ処理を提供します、あなたが大きなデータセットを持っているなら、検索はそれほど多くの時間を消費しないでしょう。
  • データ構造は使いやすく、データをさらに分析するための表として扱うことができます。
0
lazy_frog

これは、リストの繰り返しではなく、フィルタ+ラムダまたはリファクタリング(必要に応じて、または自分のケースに有効な場合)を使用してコードを辞書の辞書に変換する比較です。

import time

# Build list of dicts
list_of_dicts = list()
for i in range(100000):
    list_of_dicts.append({'id': i, 'name': 'Tom'})

# Build dict of dicts
dict_of_dicts = dict()
for i in range(100000):
    dict_of_dicts[i] = {'name': 'Tom'}


# Find the one with ID of 99

# 1. iterate through the list
lod_ts = time.time()
for elem in list_of_dicts:
    if elem['id'] == 99999:
        break
lod_tf = time.time()
lod_td = lod_tf - lod_ts

# 2. Use filter
f_ts = time.time()
x = filter(lambda k: k['id'] == 99999, list_of_dicts)
f_tf = time.time()
f_td = f_tf- f_ts

# 3. find it in dict of dicts
dod_ts = time.time()
x = dict_of_dicts[99999]
dod_tf = time.time()
dod_td = dod_tf - dod_ts


print 'List of Dictionries took: %s' % lod_td
print 'Using filter took: %s' % f_td
print 'Dict of Dicts took: %s' % dod_td

そして出力はこれです:

List of Dictionries took: 0.0099310874939
Using filter took: 0.0121960639954
Dict of Dicts took: 4.05311584473e-06

結論: 明らかに辞書の辞典を持つことは、あなたがidだけで検索すると言っているような場合に検索できるようにするための最も効率的な方法です。興味深いことに、フィルタを使用するのが最も遅い解決策です。

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