Учитывая два списка строк, как я могу преобразовать их в DICT? - PullRequest
Новая
       27

Учитывая два списка строк, как я могу преобразовать их в DICT?

1 голос
/ 10 июня 2019

У меня есть следующий список строк: 

content = [['a list with a lot of strings and chars 1'], ['a list with a lot of strings and chars 2'], ['a list with a lot of strings and chars 3'], ['a list with a lot of strings and chars 4']]

labels = ['label_1','label_2','label_3','label_4']

Как из них создать словарь: 

{
'label_1': ['a list with a lot of strings and chars 1']
'label_2': ['a list with a lot of strings and chars 2']
'label_3': ['a list with a lot of strings and chars 3']
'label_4': ['a list with a lot of strings and chars 4']
}

Ответы [ 3 ]

5 голосов
/ 10 июня 2019 
dictionary = dict(zip(labels, content))

Различные версии: 

def f1(labels, content):
    return dict(zip(labels, content))

def f2(labels, content):
    d = {}

    for i, label in enumerate(labels):
        d[label] = content[i]
    return d

def f3(labels, content):
    d = {}
    for l, c in zip(labels, content):
        d[l] = c
    return d

def f4(labels, content):
    return {l : c for (l, c) in zip(labels, content)}

def f5(labels, content):
    dictionary = {}

    for i in range(len(content)):
       dictionary[labels[i]] = content[i]
    return dictionary

def f6(labels, content):
    return {l : content[i] for (i, l) in enumerate(labels)}

Сроки

Они протестированы с использованием Python 3.6.7 . Обратите внимание, что разные версии Python могут иметь разную производительность, поэтому вам, вероятно, следует повторно запустить тесты на предполагаемой платформе. 

In [20]: %timeit f1(labels, content)
637 ns ± 4.17 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [21]: %timeit f2(labels, content)
474 ns ± 4.44 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [22]: %timeit f3(labels, content)
447 ns ± 2.76 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [23]: %timeit f4(labels, content)
517 ns ± 4.44 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [24]: %timeit f5(labels, content)
529 ns ± 8.04 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [4]: %timeit f6(labels, content)
602 ns ± 0.64 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

быстрый

Самым быстрым является f3, модификация ответа @Michael_MacAskill для использования zip вместо использования индекса для извлечения значения из content.

Интересно, что словарное понимание ответа @Michael_MacAskill не работает лучше, чем тот, который использует простые циклы for. Возможно, разработчики языка поняли, что люди по-прежнему зацикливались на циклах for, и реализовали для них некоторое снижение производительности.

Большинство пифонов

Большинство опытных программистов на Python, вероятно, пойдут с опцией dict(zip(labels, content)), если разница в скорости не критична, поскольку это распространенная идиома языка.

2 голосов
/ 10 июня 2019

Может быть, это могло бы быть сделано более эффективно с пониманием словаря, но вот быстрый и грязный способ: 

d = {}                                                                                                                

for i, label in enumerate(labels): 
    d[label] = content[i]
2 голосов
/ 10 июня 2019 
dictionary = {}                                                         

for i in range(len(content)): 
   dictionary[labels[i]] = content[i] #setting each element in labels list as key and each corresponding index of content list's content as value
...