有没有更好的方法来获取具有列表作为值的 python 字典的 (key,itemN) 元组？

Question

我有一个 jsonlines 文件，其中包含以节点作为键的项目，作为值的是它连接到的其他节点的列表。要将边添加到 networkx 图，-我认为-需要形式为 (u,v) 的元组。我为此写了一个天真的解决方案，但我觉得对于足够大的 jsonl 文件来说它可能有点慢有没有人有更好、更 pythonic 的解决方案来建议？

dol = [{0: [1,2,3,4,5,6]},{1: [0,2,3,4,5,6]}]
for node in dol:
    #print(node)
    tpls = []
    key = list(node.keys())[0]
    tpls = [(key,v) for v in node[key]]
    print(tpls)

<iterate through each one in the list to add them to the graph>

[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (0, 5), (0, 6)]
[(1, 0), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6)]

Answer 1

只有一把钥匙

如果字典永远不会超过一项，你可以这样做：

dol = [{0: [1, 2, 3, 4, 5, 6]}, {1: [0, 2, 3, 4, 5, 6]}]

for node in dol:
    local_node = node.copy()  # only if dict shouldn't be modified in any way
    k, values = local_node.popitem()
    print([(k, value) for value in values])
# [(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (0, 5), (0, 6)]
# [(1, 0), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6)]

多个键

但是如果一个dict可能包含多个值，你可以做一个while循环并测试dict是否不为空：

for node in dol:
    local_node = node.copy()  # only if dict shouldn't be modified in any way
    while local_node:
        k, values = local_node.popitem()
        print([(k, value) for value in values])
# [(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (0, 5), (0, 6)]
# [(2, 0), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (2, 6)]
# [(1, 0), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6)]

当然，如果您需要存储生成的列表，请将其附加到列表中，而不仅仅是打印它。

只有一本大词典

如果你的 dol 对象可以是一个字典，那就更简单了，如果像 Yves Daoust 所说的那样，你需要一个邻接列表或矩阵，这里有两个例子：

纯邻接表python

一个邻接表：

dol = {0: [1, 2, 3, 4, 5, 6],
       1: [0, 2, 3, 4, 5, 6]}

adjacency_list = [(key, value) for key, values in dol.items() for value in values]
print(adjacency_list)
# [(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (0, 5), (0, 6), (1, 0), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6)]

具有pandas

的邻接矩阵

一个adjacency_matrix:

import pandas
dol = {0: [1, 2, 3, 4, 5, 6],
       1: [0, 2, 3, 4, 5, 6]}

adjacency_list = [(key, value) for key, values in dol.items() for value in values]
adjacency_df = pandas.DataFrame(adjacency_list)
adjacency_matrix = pandas.crosstab(adjacency_df[0], adjacency_df[1],
                                   rownames=['keys'], colnames=['values'])
print(adjacency_matrix)
# values  0  1  2  3  4  5  6
# keys                       
# 0       0  1  1  1  1  1  1
# 1       1  0  1  1  1  1  1

Answer 2

dol = [{0: [1,2,3,4,5,6]},{1: [0,2,3,4,5,6]}]

def process(item: dict):
    for key, values in item.items():
        for i in values:
            yield (key, i) 

results = map(process, dol)
print([list(r) for r in results])

您应该尽可能使用 yield。

当您使用 yield 并获得可以迭代的生成器时，您会发现它的内存效率更高。

生成器的内存效率更高。

Answer 3

您可以使用列表理解：

dol = [{0: [1,2,3,4,5,6]},{1: [0,2,3,4,5,6]}]

tuples = [ (n1,n2) for d in dol for n1,ns in d.items() for n2 in ns ]

print(tuples)

[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (0, 5), (0, 6), (1, 0), (1, 2), 
 (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6)]

有没有更好的方法来获取具有列表作为值的 python 字典的 (key,itemN) 元组？

Is there a better way to get (key,itemN) tuples for python dictionary that has a list as a value?

python

json

dictionary

networkx

jsonlines

只有一把钥匙

多个键

只有一本大词典

纯邻接表python

具有pandas