利用Python演示数型数据结构的教程

 更新时间:2015年04月03日 15:56:17   作者:github.com/2012250  
这篇文章主要介绍了利用Python演示数型数据结构的教程,核心代码其实只有一行(XD),需要的朋友可以参考下
(福利推荐:【腾讯云】服务器最新限时优惠活动,云服务器1核2G仅99元/年、2核4G仅768元/3年,立即抢购>>>:9i0i.cn/qcloud

(福利推荐:你还在原价购买阿里云服务器?现在阿里云0.8折限时抢购活动来啦!4核8G企业云服务器仅2998元/3年,立即抢购>>>:9i0i.cn/aliyun

使用 Python 内建的defaultdict 方法可以轻松定义一个树的数据结构。

简单的说树也可以是一个字典数据结构
 

def tree(): return defaultdict(tree)

这就是全部,就一行代码。

如果你继续下面的代码,需要先引入
 

from collections import defaultdict

实例

JSON-esque

现在我们创建一个 JSON-esque 嵌套字典无需显式的创建子字典:
 

users = tree()
users['harold']['username'] = 'hrldcpr'
users['handler']['username'] = 'matthandlersux'

然后可通过 <code>print(json.dumps(users))</code> 来打印 JSON 数据,结果如下:
 

{"harold": {"username": "hrldcpr"}, "handler": {"username": "matthandlersux"}}

无需赋值

我们不需要通过赋值就可以创建结构:
 

taxonomy = tree()
taxonomy['Animalia']['Chordata']['Mammalia']['Carnivora']['Felidae']['Felis']['cat']
taxonomy['Animalia']['Chordata']['Mammalia']['Carnivora']['Felidae']['Panthera']['lion']
taxonomy['Animalia']['Chordata']['Mammalia']['Carnivora']['Canidae']['Canis']['dog']
taxonomy['Animalia']['Chordata']['Mammalia']['Carnivora']['Canidae']['Canis']['coyote']
taxonomy['Plantae']['Solanales']['Solanaceae']['Solanum']['tomato']
taxonomy['Plantae']['Solanales']['Solanaceae']['Solanum']['potato']
taxonomy['Plantae']['Solanales']['Convolvulaceae']['Ipomoea']['sweet potato']

要打印有好的信息,需要转成标准的字典对象:
 

def dicts(t): return {k: dicts(t[k]) for k in t}

现在可通过 pprint(dicts(taxonomy)) 进行打印了:
 

{'Animalia': {'Chordata': {'Mammalia': {'Carnivora': {'Canidae': {'Canis': {'coyote': {},
                                      'dog': {}}},
                           'Felidae': {'Felis': {'cat': {}},
                                 'Panthera': {'lion': {}}}}}}},
 'Plantae': {'Solanales': {'Convolvulaceae': {'Ipomoea': {'sweet potato': {}}},
              'Solanaceae': {'Solanum': {'potato': {},
                           'tomato': {}}}}}}

子结构也被当作是字典对象了,而叶子节点是一个空的字典对象

迭代

可以使用有趣的方法对树进行迭代。

例如我们解析一个动物的列表并添加到之前定义的 taxonomy 中,我们可以使用如下代码:
 

add(taxonomy,
  'Animalia,Chordata,Mammalia,Cetacea,Balaenopteridae,Balaenoptera,blue whale'.split(','))

简化实现:
 

def add(t, keys):
 for key in keys:
  t = t[key]

我们仍然无需赋值:
 

{'Animalia': {'Chordata': {'Mammalia': {'Carnivora': {'Canidae': {'Canis': {'coyote': {},
                                      'dog': {}}},
                           'Felidae': {'Felis': {'cat': {}},
                                 'Panthera': {'lion': {}}}},
                    'Cetacea': {'Balaenopteridae': {'Balaenoptera': {'blue whale': {}}}}}}},
 'Plantae': {'Solanales': {'Convolvulaceae': {'Ipomoea': {'sweet potato': {}}},
              'Solanaceae': {'Solanum': {'potato': {},
                           'tomato': {}}}}}}

结论

上面提及的这些可能用处不大,只是做了一些有意思的代码。

如果你喜欢 Python 的话,把这个当成是乐趣来理解。

相关文章

  • Python产生一个数值范围内的不重复的随机数的实现方法

    Python产生一个数值范围内的不重复的随机数的实现方法

    这篇文章主要介绍了Python产生一个数值范围内的不重复的随机数的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-08-08
  • Python内置函数 next的具体使用方法

    Python内置函数 next的具体使用方法

    这篇文章主要介绍了Python内置函数 next的具体使用方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2017-11-11
  • 不知道这5种下划线的含义,你就不算真的会Python!

    不知道这5种下划线的含义,你就不算真的会Python!

    Python是一种高级程序语言,其核心设计哲学是代码可读性和语法,能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。这篇文章主要介绍了不知道这5种下划线的含义,你就不算真的会Python!对此标题感兴趣的朋友一起阅读本文吧
    2018-10-10
  • Python中类方法@classmethod和静态方法@staticmethod解析

    Python中类方法@classmethod和静态方法@staticmethod解析

    这篇文章主要介绍了Python中类方法@classmethod和静态方法@staticmethod解析,python中存在三种方法,分别为常规方法(定义中传入self)、@classmethod修饰的类方法、@staticmethod修饰的静态方法,,需要的朋友可以参考下
    2023-08-08
  • Python连接Oracle数据库的操作指南

    Python连接Oracle数据库的操作指南

    Oracle数据库是一种强大的企业级关系数据库管理系统(RDBMS),而Python是一门流行的编程语言,两者的结合可以提供出色的数据管理和分析能力,本教程将详细介绍如何在Python中连接Oracle数据库,并演示常见的数据库任务,需要的朋友可以参考下
    2023-11-11
  • python调用百度语音识别api

    python调用百度语音识别api

    这篇文章主要介绍了python调用百度语音识别api,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-08-08
  • python ssh 执行shell命令的示例

    python ssh 执行shell命令的示例

    这篇文章主要介绍了python ssh 执行shell命令的示例,帮助大家更好的理解和使用python,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-09-09
  • 聊聊PyTorch中eval和no_grad的关系

    聊聊PyTorch中eval和no_grad的关系

    这篇文章主要介绍了聊聊PyTorch中eval和no_grad的关系,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2021-05-05
  • Python提高运行速度工具之Pandarallel的使用教程

    Python提高运行速度工具之Pandarallel的使用教程

    为了提高运行速度,我们一般会采用多进程的方式。而常见的方案对于普通python玩家来说都不是特别友好,怎样才能算作一个友好的并行处理方案?本文就来和大家讲讲pandarallel的使用
    2022-09-09
  • 理解Django 中Call Stack机制的小Demo

    理解Django 中Call Stack机制的小Demo

    这篇文章主要介绍了理解Django 中Call Stack 机制的小Demo,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-09-09

最新评论

?


http://www.vxiaotou.com