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我有一些代码正在尝试加速。也许我得到的是正确的,但每当我在 StackOverflow 上提问时,通常有人知道一个聪明的小技巧“使用 map !”、“试试这个 lambda”或“导入迭代工具”,我希望有人能在这里提供帮助。这是我关心的代码部分:
#slowest part from here....
for row_dict in json_data:
row_dict_clean = {}
for key, value in row_dict.items():
value_clean = get_cleantext(value)
row_dict_clean[key] = value_clean
json_data_clean.append(row_dict_clean)
total += 1
#to here...
这个概念很简单。我有一个数百万长的 list
,其中包含字典,我需要通过一点清洁器来运行每个 value
。然后我得到了一个很好的清理字典列表。是否有任何我不知道应该使用的聪明的 iterate
工具?这里有一个更完整的 MVE 来帮助使用它:
def get_json_data_clean(json_data):
json_data_clean = []
total = 0
#slowest part from here....
for row_dict in json_data:
row_dict_clean = {}
for key, value in row_dict.items():
value_clean = get_cleantext(value)
row_dict_clean[key] = value_clean
json_data_clean.append(row_dict_clean)
total += 1
#to here...
return json_data_clean
def get_cleantext(value):
#do complex cleaning stuffs on the string, I can't change what this does
value = value.replace("bad", "good")
return value
json_data = [
{"key1":"some bad",
"key2":"bad things",
"key3":"extra bad"},
{"key1":"more bad stuff",
"key2":"wow, so much bad",
"key3":"who dis?"},
# a few million more dictionaries
{"key1":"so much bad stuff",
"key2":"the bad",
"key3":"the more bad"},
]
json_data_clean = get_json_data_clean(json_data)
print(json_data_clean)
每当我嵌套 for 循环时,脑子里就会响起一个小铃铛,可能有更好的方法来做到这一点。感谢您的帮助!
最佳答案
一定要问聪明人 https://codereview.stackexchange.com/ ,但作为一种快速修复,您似乎只需 map()
对字典列表的转换函数,如下所示:
def clean_text(value: str)-> str:
# ...
return value.replace("bad", "good")
def clean_dict(d: dict):
return {k:clean_text(v) for k,v in d.items()}
json_data = [
{"key1":"some bad",
"key2":"bad things",
"key3":"extra bad"},
{"key1":"more bad stuff",
"key2":"wow, so much bad",
"key3":"who dis?"},
# a few million more dictionaries
{"key1":"so much bad stuff",
"key2":"the bad",
"key3":"the more bad"},
]
x = list(map(clean_dict, json_data))
遗漏的是您的 total
计数器,但它似乎永远不会离开 get_json_data_clean()
。
不确定为什么 @Daniel Gale 提出了 filter()
,因为您没有删除任何值,只是转换它们。
关于python - 快速映射/修改大量 Python 字典中的值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52005234/
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