TL;DR
使用字典理解,像这样
>>> my_map = { 'a': ['b', 'c'], 'd': ['e', 'f'] }
>>> {value: key for key in my_map for value in my_map[key]}
{'c': 'a', 'f': 'd', 'b': 'a', 'e': 'd'}
上面看到的字典理解在功能上等同于以下填充空字典的循环结构
>>> inv_map = {}
>>> for key in my_map:
... for value in my_map[key]:
... inv_map[value] = key
...
>>> inv_map
{'c': 'a', 'f': 'd', 'b': 'a', 'e': 'd'}
Note: Using map
内置阴影map功能。因此,除非您知道自己在做什么,否则不要将其用作变量名。
其他类似的方法也可以做同样的事情
Python 3.x
您可以使用dict.items, 像这样
>>> {value: key for key, values in my_map.items() for value in values}
{'c': 'a', 'f': 'd', 'b': 'a', 'e': 'd'}
We use items()
这里的方法,它将从字典创建一个视图对象,该对象将在迭代时给出键值对。因此,我们只需迭代它并使用逆映射构造一个新字典。
Python 2.x
您可以使用dict.iteritems像这样
>>> {value: key for key, values in my_map.iteritems() for value in values}
{'c': 'a', 'b': 'a', 'e': 'd', 'f': 'd'}
我们不喜欢items()
2.x 中的方法,因为它将返回键值对列表。我们不想仅仅为了迭代和构建新字典而构建列表。这就是为什么我们更喜欢iteritems()
,它返回一个迭代器对象,该对象在迭代时给出一个键值对。
Note:Python 3.x 的实际等效项items
将是 Python 2.x 的viewitems方法,返回一个视图对象。在官方文档中阅读有关视图对象的更多信息,here.
iter*
vs view*
Python 2.x 中的方法
之间的主要区别iter*
功能和view*
Python 2.x 中的功能是,视图对象反映字典的当前状态。例如,
>>> d = {1: 2}
>>> iter_items = d.iteritems()
>>> view_items = d.viewitems()
现在我们向字典添加一个新元素
>>> d[2] = 3
如果您尝试检查是否(2, 3)
(键值对)位于iter_items
,它会抛出一个错误
>>> (2, 3) in iter_items
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
但视图对象将反映字典的当前状态。所以,它会工作得很好
>>> (2, 3) in view_items
True