python - 如何填充字典理解中的可选字段？

Question

我正在编写一些代码，将包含非常详细信息的 json 数据库处理成更简单的格式。它复制一些字段并将其他字段重新序列化到一个新的 json 文件中。

我目前正在使用像这样的 MVCE 字典理解:

converted_data = {
    raw_item['name']: {
        'state': raw_item['field_a'],
        'variations': [variant for variant in raw_item['field_b']['variations']]
    } for raw_item in json.loads(my_file.read())
}

示例文件(不是正在使用的实际数据)是这样的:

[
    {
        "name": "Object A",
        "field_a": "foo",
        "field_b": {
            "bar": "baz",
            "variants": [
                "foo",
                "bar",
                "baz"
            ]
        }
    },
    {
        "name": "Object B",
        "field_a": "foo",
        "field_b": {
            "bar": "baz",
        }
    }
]

挑战在于并非所有项目都包含变体。我看到了两个可能的解决方案:

1. 使用 if 语句有条件地将 variations 字段应用到字典中。
2. 为所有项目包含一个空的variations 字段，如果原始项目包含变体，则填充它。

我可能会选择第二种解决方案。但是，有没有办法有条件地将特定字段包含在字典理解中？

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编辑:换句话说，方法 1 在字典理解中是否可行？

所需输出的示例(使用字典理解)如下:

{
    "Object A": {
        "state": "foo",
        "variants": ["foo", "bar", "baz"]
    },
    "Object B": {
        "state": "foo"
    }
}

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我发现了一些其他问题 change the entries conditionally或 filter the entries ，但这些不会无条件地创建一个特定字段(在项目中)有条件地不存在的项目。

Answer 1

我不确定您是否意识到可以在作业中使用 if，这对我来说似乎是一种非常简洁的解决方法:

converted_data = {
    raw_item['name']: {
        'state': raw_item['field_a'],
        'variants': [] if 'variants' not in raw_item['field_b'] else
            [str(variant) for variant in raw_item['field_b']['variants']]
    } for raw_item in example
}

(注意:使用 str() 而不是初始示例中给出的未定义函数)

在澄清问题之后，这里有一个替代解决方案，它添加了一个不同的字典(如果没有，则缺少空的 'variations' 键:

converted_data = {
    raw_item['name']: {
        'state': raw_item['field_a'],
        'variants': [str(variant) for variant in raw_item['field_b']['variants']]
    } if 'variants' in raw_item['field_b'] else {
        'state': raw_item['field_a'],
    } for raw_item in example
}

如果问题实际上是:字典文字中的键/值对可以是可选的(这将解决您的问题)，那么答案就是“否”。但是对于这个简单的例子，上面的代码实现了同样的效果。

如果现实生活中的情况更复杂，只需按照此处给出的第一个解决方案构建字典，然后使用 del(dictionary['key']) 删除任何添加的具有None 或 [] 构建后的值。

例如，在第一个示例之后，converted_data 可以用以下方式清理:

for item in converted_data.values:
    if not item['variants']:
        del(item['variants'])