2つの異なる辞書で対応するキーを見つけようとしています。それぞれに約60万のエントリがあります。
たとえば、次のように言います。
myRDP = { 'Actinobacter': 'GATCGA...TCA', 'subtilus sp.': 'ATCGATT...ACT' }
myNames = { 'Actinobacter': '8924342' }
MyRDPの値と一致するため、Actinobacter(8924342)の値を出力したいと思います。
次のコードは機能しますが、非常に低速です。
for key in myRDP:
for jey in myNames:
if key == jey:
print key, myNames[key]
私は以下を試しましたが、常にKeyErrorが発生します:
for key in myRDP:
print myNames[key]
これを行うためにCで実装された関数はおそらくありますか?グーグルで検索しましたが、何も機能していないようです。
ありがとう。
セットを使用します。これは、intersection
メソッドが組み込まれているため、高速である必要があります。
myRDP = { 'Actinobacter': 'GATCGA...TCA', 'subtilus sp.': 'ATCGATT...ACT' }
myNames = { 'Actinobacter': '8924342' }
rdpSet = set(myRDP)
namesSet = set(myNames)
for name in rdpSet.intersection(namesSet):
print name, myNames[name]
# Prints: Actinobacter 8924342
あなたはこれを行うことができます:
for key in myRDP:
if key in myNames:
print key, myNames[key]
MyRDPのeveryキーをeveryと比較していたため、最初の試行は遅くなりました。 )myNamesを入力します。アルゴリズムの専門用語では、myRDPにn要素があり、myNamesにm要素がある場合、そのアルゴリズムはO(n×m)操作。それぞれ600kの要素の場合、これは360,000,000,000の比較です。
しかし、特定の要素が辞書のキーであるかどうかのテストは高速です。実際、これは辞書の特徴の1つです。アルゴリズム用語では、key in dict
テストはO(1)、または一定時間です。したがって、私のアルゴリズムはO(n)時間かかります。これは、600,000分の1の時間です。
python 3であなたはただすることができます
myNames.keys() & myRDP.keys()
for key in myRDP:
name = myNames.get(key, None)
if name:
print key, name
dict.get
は、キーが存在しない場合に指定したデフォルト値(この場合はNone
)を返します。
共通のキーを見つけて、それらを反復処理することから始めることができます。セット操作は、少なくとも最新バージョンのPythonではCで実装されているため、高速である必要があります。
common_keys = set(myRDP).intersection(myNames)
for key in common_keys:
print key, myNames[key]
代わりにget
メソッドを使用してください。
for key in myRDP:
value = myNames.get(key)
if value != None:
print key, "=", value
最善かつ最も簡単な方法は、一般的なセット操作(Python 3)を実行することです。
a = {"a": 1, "b":2, "c":3, "d":4}
b = {"t1": 1, "b":2, "e":5, "c":3}
res = a.items() & b.items() # {('b', 2), ('c', 3)} For common Key and Value
res = {i[0]:i[1] for i in res} # In dict format
common_keys = a.keys() & b.keys() # {'b', 'c'}
乾杯!
両方の辞書をone辞書/配列にコピーします。 1:1の関連値があるため、これは理にかなっています。そうすれば、検索は1回だけで、比較ループは不要で、関連する値に直接アクセスできます。
結果の辞書/配列の例:
[Name][Value1][Value2]
[Actinobacter][GATCGA...TCA][8924342]
[XYZbacter][BCABCA...ABC][43594344]
</ code>
.。
これは、辞書で交差、結合、相違、およびその他の集合演算を実行するための私のコードです。
class DictDiffer(object):
"""
Calculate the difference between two dictionaries as:
(1) items added
(2) items removed
(3) keys same in both but changed values
(4) keys same in both and unchanged values
"""
def __init__(self, current_dict, past_dict):
self.current_dict, self.past_dict = current_dict, past_dict
self.set_current, self.set_past = set(current_dict.keys()), set(past_dict.keys())
self.intersect = self.set_current.intersection(self.set_past)
def added(self):
return self.set_current - self.intersect
def removed(self):
return self.set_past - self.intersect
def changed(self):
return set(o for o in self.intersect if self.past_dict[o] != self.current_dict[o])
def unchanged(self):
return set(o for o in self.intersect if self.past_dict[o] == self.current_dict[o])
if __name__ == '__main__':
import unittest
class TestDictDifferNoChanged(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.past = dict((k, 2*k) for k in range(5))
self.current = dict((k, 2*k) for k in range(3,8))
self.d = DictDiffer(self.current, self.past)
def testAdded(self):
self.assertEqual(self.d.added(), set((5,6,7)))
def testRemoved(self):
self.assertEqual(self.d.removed(), set((0,1,2)))
def testChanged(self):
self.assertEqual(self.d.changed(), set())
def testUnchanged(self):
self.assertEqual(self.d.unchanged(), set((3,4)))
class TestDictDifferNoCUnchanged(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.past = dict((k, 2*k) for k in range(5))
self.current = dict((k, 2*k+1) for k in range(3,8))
self.d = DictDiffer(self.current, self.past)
def testAdded(self):
self.assertEqual(self.d.added(), set((5,6,7)))
def testRemoved(self):
self.assertEqual(self.d.removed(), set((0,1,2)))
def testChanged(self):
self.assertEqual(self.d.changed(), set((3,4)))
def testUnchanged(self):
self.assertEqual(self.d.unchanged(), set())
unittest.main()