python3 一小段 code 求个简写

# python3

A_one, A_other_one, A_two, A_other_two = A
B_one, B_other_one, B_two, B_other_two = B
... # 会有很多

all = [
    [{ "A_one": A_one, "B_one": B_one },
        { "A_other": A_other_one, "B_other": B_other_one }
    ],
    [{ "A_one": A_two, "B_one": B_two },
        { "A_other": A_other_two, "B_other": B_other_two }
    ]
]

b_one

a_one

a_two

a_other

14 条回复 • 2020-11-19 13:53:13 +08:00

paddistone

2020-11-13 16:35:28 +08:00

k 要是没有意义干嘛不考虑元组；
需求如此的话，这就是最好的实现了，keep simple, keep stupid ；
一点要花里胡哨一点，exec 、eval 了解一下，不建议

RRRoger

2020-11-13 16:38:03 +08:00

你至少得先把这些重复的东西提取出一个函数吧

chaleaoch

2020-11-13 16:38:38 +08:00

你的意思 A 和 B 会有很多成对出现吗? 否则你这个代码看不懂.

tairan2006

2020-11-13 16:40:24 +08:00

你这是为了解包？你直接写个数组按索引取不就完了

xchaoinfo

2020-11-13 16:41:19 +08:00

试试这个模块
```python
from collections import namedtuple
```

MaxTan

2020-11-13 16:41:51 +08:00

没看懂为啥要这样写，先把思路捋清楚

css3

2020-11-13 16:49:31 +08:00

@css3 @paddistone @RRRoger @chaleaoch @tairan2006 @xchaoinfo @MaxTan

就是通过 A, B... 生成 all 这个 list, all 里边嵌套 list, 里边又是个 dict, dict 的 key 是固定的

css3

2020-11-13 16:50:01 +08:00

value 根据 A, B unpack 后的值，塞进来

tairan2006

2020-11-13 17:01:55 +08:00

就是按索引处理啊…all = [[] for _ in range(10)]，然后遍历 A，把 A 的元素先塞到结果数组里，遍历 B 接着塞

acmore

2020-11-13 17:04:05 +08:00

`namedtuple` or `dataclass`?

ysc3839

2020-11-13 17:05:19 +08:00

按照你给的代码中我发现的规律：

data = {'A': [1,2,3,4], 'B': [5,6,7,8], 'C': [9,0,1,2]}
all = [
[{f'{k}_one': v[0] for k, v in data.items()}, {f'{k}_other': v[1] for k, v in data.items()}],
[{f'{k}_one': v[2] for k, v in data.items()}, {f'{k}_other': v[3] for k, v in data.items()}]
]

imn1

2020-11-14 14:32:16 +08:00

既然 key 固定，变化不定的只是值，那很多解决办法
key 固定的，基本上从 sql 思维考虑就可以了，简单就 namedtuple 、csv，复杂就 pandas.DataFrame，sql 数据库
根据数据来源采用相应方便的方案，然后导出就可以了，可以用 iter() + append

mizai

2020-11-15 23:33:23 +08:00

用 zip 加推导式很容易就可以简化
A = [1,2,3,4]
B = ['a','b','c','d']
C = [random() for i in range(4)]
data_array = [A,B,C] # 可以添加任意长度的数据
keys = ['one','other_one','two','other_two'] # dict 的 key 值固定

all = [dict(zip(column,data_item)) for data_item in zip(*data_array)]

SjwNo1

2020-11-19 13:53:13 +08:00

zip