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python list嵌套DiCt

方法: del dict2['name']#删除键为“name”的条目。 dict2.clear()#删除 dict2 中所有的条目 del dict2#删除整个 dict2 字典 dict2.pop('name')#删除并返回键为“name”的条目

除了直接相加(生成新的list),还有两种方法(修改其中一个list): 用list的extend方法,L1.extend(L2),该方法将参数L2的全部元素添加到L1的尾部,例如: >>> L1 = [1, 2, 3, 4, 5]>>> L2 = [20, 30, 40]>>> L1.extend(L2)>>> L1[1, 2, 3, 4, 5,...

dict没办法转换成一个list 倒是dict的键和值可以分别转换为一个list d = {'a':97,'b':98,'c':99}l1 = d.keys()print l1# ['a', 'c', 'b']l2 = d.values()print l2# [97, 99, 98]因为dict本身没有顺序,转换结果的顺序不能保证。

class A: a=1 b=100class B: a=1 b=200class C: a=2 b=200 arr=[A,B,C]res={}for obj in arr: if obj.a not in res: res[obj.a]=list() res[obj.a].append(obj.b)

不知道你对c有没有了解,python解释器就是基于c写的,这个两个数据结构应该对应c的哈希表和数组。 因为哈希表需要额外内存记录映射关系,而数组只需要通过索引就能计算出下一个节点的位置,所以哈希表占用的内存比数组大,也就是dict比list占用...

查找速度快。无论是10个还是10万个,速度都是一样的,但是代价是耗费的内存大。List相反,占用内存小,但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别,数组并不知道要开辟多少空间,所以往往开始就会开辟一个大空间,但是直接通过下标查找速度快...

map(lambda x:x.values(),你的list)

先对list2行进处理,然后再合并 ls1 = ['PID', 'USERNAME', 'THR', 'PRI', 'NICE', 'SIZE', 'RES', 'STATE', 'TIME', 'WCPU', 'COMMAND']ls2 = ['32', 'root', '1', '-36', '-155', '0K', '16K', 'WAIT', '0:00', '0.00%', 'swi3:', 'ip6opt', '...

a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}b = list(map(lambda x,y: (x,y), a.keys(),a.values()))

>>> result = [dict([(k, item[k]) for k in rt1]) for item in rt2]>>> result[{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 3, 'b': 3}, {'a': 2, 'b': 1}, {'a': 5, 'b': 0}]>>>>>> result = [(k, [x[k] for x in rt2]) for k in rt1]>>> result[('a', [1, 3, 2,...

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