Python中怎么实现1:n:1的数据结构？

Question

首先有大量的数据，数据的分为3个单元组成： {代码...} 比如现在有100条这样的数据。如何处理呢？第一步我的想法就是通过字典来构建1：n：1。但是，现在情况是。如果类型为key的话，那么如果有相同类型要怎么处理...

为情所困 · Answer

第一个: 如果在同一类型前提下, 第一个值是唯一的话, 那么可以试下下面的结构:

value = '1：n：1'
mapping = defaultdict(dict)
value_type, fir_val, sec_val = value.split(':')
mapping = {
    value_type: {
        fir_val: sec_val 
    }
}

上面的意思就是, 创建一个默认值为字典的字典mapping, 然后用类型和第一个值分别作为索引的key, 我个人觉得, 在类型和第一个值的共同约束下, 找到的第二个值应该是唯一的, 如果不是唯一的, 那么就要考虑是否覆盖, 还是以列表的形式存在

第二个:
如果你采用我上面的数据结构, 那么你在不知道第一个值的前提下, 只能遍历mapping[value_type], 然后判断值是否你想要的

迷茫 · Answer

这个1:n:1 是什么意思？映射关系吗?不过这个并不重要，我有一个简单粗暴的方法就是每条数据写成一个3元组(type,val1,val2),然后把每条数据都存到数组里[];
在构建数组的时候做3个dict，typeDict = {type：[arrIdx]},val1Dict={val1:[arrIdx]},val2Dict={val2:[arrIdx]}
当要用type查找数据的时候就从typeDict从查找所有与type对应的记录位置。
同理val1和val2一样。
当要查找typeA,val1=n的时候只需要把从typeDict,val1Dict查出的结果集做交集就好了。

某草草 · Answer

如果大量数据，似乎应该是用数据库比如mysql或者是pandas这样专门处理数据的包会效率更高啊。pandas还有专门to_dict的函数。