Курс Python → Преобразование многоуровневого словаря
Для начала, давайте определим, что такое многоуровневый словарь. Это структура данных, которая содержит вложенные словари или другие структуры данных в качестве значений. Например, у нас может быть словарь, в котором ключами являются строки, а значениями — другие словари или списки. Наша задача — преобразовать такую структуру в плоский словарь, где все элементы будут иметь один уровень вложенности.
Для этого мы можем написать рекурсивную функцию, которая будет перебирать все элементы входного словаря и добавлять их в новый плоский словарь. Когда функция встречает вложенный словарь, она вызывает саму себя для обработки этого вложенного словаря. Таким образом, мы можем обойти все уровни вложенности и преобразовать структуру в плоский вид.
def flatten_dict(d: dict) -> dict:
flat_dict = {}
for key, value in d.items():
if isinstance(value, dict):
value = flatten_dict(value)
for subkey, subvalue in value.items():
flat_dict[key + '.' + subkey] = subvalue
else:
flat_dict[key] = value
return flat_dict
# Пример использования функции
nested_dict = {'a': 1, 'b': {'c': 2, 'd': 3}}
flat_dict = flatten_dict(nested_dict)
print(flat_dict)
Для улучшения читаемости и безопасности кода мы можем использовать type hinting. Это позволит явно указать типы аргументов и возвращаемого значения функции. Также стоит учитывать, что при работе с рекурсивными функциями необходимо учитывать базовый случай, чтобы избежать бесконечной рекурсии. В нашем случае, базовым случаем может быть проверка на то, что значение не является словарем.
Другие уроки курса "Python"
- Роль object и type в Python
- Генераторные выражения и islice.
- Управление IP-адресами через прокси
- Defaultdict в Python
- Преобразование строки в число
- Создание Radio кнопок в tkinter
- Работа с каталогами в Python
- Извлечение статей с newspaper3k
- Работа с zip()
- Генераторы в Python
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Метод count() для списка
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Синхронизация доступа к ресурсам
- Автоматизация действий с Pyautogui
- Документирование функций в Python
- Работа с кортежами в Python
- Numpy: разбиение массивов
- Генераторы словарей и множеств
- Работа с f-строками 2.0
- Python union() функция — объединение множеств
- Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
- Структура данных deque в Python
- Тестирование функции сложения
- Работа с контекст-менеджером «with»
- Оператор is в Python
- Переопределение метода len
- Аннотации типов в Python
- Изменение элемента списка
- Concrete Paths — метод .with_suffix()
- Numpy: использование Ellipsis
- Генераторы в Python
- Работа с collections в Python.
- Срез списка в Python
- Локальные переменные.
- Enum в Python
- Переопределение оператора % для объектов
- Равенство и идентичность в Python
- Мониторинг работы программы Py-spy
- Отладка регулярных выражений в Python
- Создание коллекций из генератора
- Итераторы в Python
