我有一个多维字典，我希望能够通过键:键对检索值，如果第一个键不存在则返回“NA”。所有的子字典都有相同的键。d={'a':{'j':1,'k':2},'b':{'j':2,'k':3},'d':{'j':1,'k':3}}我知道我可以使用d.get('c','NA')获取子字典(如果它存在)，否则返回'NA'，但我真的只需要一个值从子字典。如果存在的话，我想做类似d.get('c['j']','NA')的事情。现在我只是检查顶级键是否存在，然后将子值分配给变量(如果存在)或'NA'(如果不存在)。但是，我这样做了大约50万次，并且还从其他地方检索/生成有关每个顶级key的其他信息，我正
我有一个多维字典，我希望能够通过键:键对检索值，如果第一个键不存在则返回“NA”。所有的子字典都有相同的键。d={'a':{'j':1,'k':2},'b':{'j':2,'k':3},'d':{'j':1,'k':3}}我知道我可以使用d.get('c','NA')获取子字典(如果它存在)，否则返回'NA'，但我真的只需要一个值从子字典。如果存在的话，我想做类似d.get('c['j']','NA')的事情。现在我只是检查顶级键是否存在，然后将子值分配给变量(如果存在)或'NA'(如果不存在)。但是，我这样做了大约50万次，并且还从其他地方检索/生成有关每个顶级key的其他信息，我正
我有一个现有的TensorFlow模型，它使用tf.placeholder作为模型输入，使用tf.Session().run的feed_dict参数来输入数据。以前整个数据集都是通过这种方式读入内存并传递的。我想使用更大的数据集并利用tf.dataAPI的性能改进。我已经从中定义了一个tf.data.TextLineDataset和一次性迭代器，但我很难弄清楚如何将数据导入模型以对其进行训练。起初我试图将feed_dict定义为从占位符到iterator.get_next()的字典，但这给了我一个错误，指出feed的值不能是tf.Tensor对象。更多的挖掘让我明白这是因为iterat
我有一个现有的TensorFlow模型，它使用tf.placeholder作为模型输入，使用tf.Session().run的feed_dict参数来输入数据。以前整个数据集都是通过这种方式读入内存并传递的。我想使用更大的数据集并利用tf.dataAPI的性能改进。我已经从中定义了一个tf.data.TextLineDataset和一次性迭代器，但我很难弄清楚如何将数据导入模型以对其进行训练。起初我试图将feed_dict定义为从占位符到iterator.get_next()的字典，但这给了我一个错误，指出feed的值不能是tf.Tensor对象。更多的挖掘让我明白这是因为iterat
今天早些时候，我阅读了“Raiseerrorifpythondictcomprehensionoverwritesakey”这个问题，并决定亲自尝试寻找答案。我自然想到的方法是为此将dict子类化。但是，我的回答卡住了，现在我痴迷于自己解决这个问题。注意事项:否-我不打算将对这个问题的回答作为对另一个问题的回答。目前这对我来说纯粹是一种智力练习。实际上，只要我有这样的要求，我几乎肯定会使用namedtuple或常规字典。我的(不是很有效)解决方案:classDuplicateKeyError(KeyError):passclassUniqueKeyDict(dict):def__ini
今天早些时候，我阅读了“Raiseerrorifpythondictcomprehensionoverwritesakey”这个问题，并决定亲自尝试寻找答案。我自然想到的方法是为此将dict子类化。但是，我的回答卡住了，现在我痴迷于自己解决这个问题。注意事项:否-我不打算将对这个问题的回答作为对另一个问题的回答。目前这对我来说纯粹是一种智力练习。实际上，只要我有这样的要求，我几乎肯定会使用namedtuple或常规字典。我的(不是很有效)解决方案:classDuplicateKeyError(KeyError):passclassUniqueKeyDict(dict):def__ini
假设我在Python中遇到了这样的情况:_avg={'total':0.0,'count':0}#HACK:side-effectsstoredheredefprocedure(n):_avg['count']+=1_avg['total']+=nreturnndefget_average():return_avg['total']/_avg['count']my_dict={'key0':procedure(0),'key2':procedure(2),'key1':get_average()}assert(my_dict['key1']==1.0)我知道my_dict.keys()
假设我在Python中遇到了这样的情况:_avg={'total':0.0,'count':0}#HACK:side-effectsstoredheredefprocedure(n):_avg['count']+=1_avg['total']+=nreturnndefget_average():return_avg['total']/_avg['count']my_dict={'key0':procedure(0),'key2':procedure(2),'key1':get_average()}assert(my_dict['key1']==1.0)我知道my_dict.keys()
在Python中使用字典(dict)键时，似乎有几种通用的方法:some_dict['key_name']#到处都是字符串常量some_dict[KeyConstants.key_name]#whereclassKeyConstants:key_name:'key_name'some_dict[KEY_NAME]#withfromsome_moduleimportKEY_NAME#模块级常量'key_name'的缺点是您在整个代码中重复常量。这不是干的。更糟糕的是，如果你曾经去发布你的API(在最广泛的意义上)，你将让你的API的消费者到处重复这些常量，如果你想将'key_name'更
在Python中使用字典(dict)键时，似乎有几种通用的方法:some_dict['key_name']#到处都是字符串常量some_dict[KeyConstants.key_name]#whereclassKeyConstants:key_name:'key_name'some_dict[KEY_NAME]#withfromsome_moduleimportKEY_NAME#模块级常量'key_name'的缺点是您在整个代码中重复常量。这不是干的。更糟糕的是，如果你曾经去发布你的API(在最广泛的意义上)，你将让你的API的消费者到处重复这些常量，如果你想将'key_name'更
