我有一个dict，它有字符串类型的键，我不知道它们的确切值(因为它们是在别处动态生成的)。但是，我知道我想要的键包含一个特定的子字符串，并且具有这个子字符串的单个键肯定在字典中。检索此键的值的最佳或“最Pythonic”方法是什么？我想到了两种策略，但都让我厌烦:fork,vinsome_dict.items():if'substring'ink:value=vbreak--或者--value=[vfor(k,v)insome_dict.items()if'substring'ink][0]第一种方法笨重且有点难看，而第二种方法更简洁，但索引列表推导式([0])的额外步骤让我感到厌烦。
在Python中，可以读取字典/哈希键，同时将键设置为默认值(如果键不存在)。例如:>>>d={'key':'value'}>>>d.setdefault('key','default')'value'#returnstheexistingvalue>>>d.setdefault('key-doesnt-exist','default')'default'#setsandreturnsdefaultvalue>>>d{'key-doesnt-exist':'default','key':'value'}是否有Ruby哈希的等价物？如果不是，Ruby中惯用的方法是什么？
我正在尝试使用dict函数将列表转换为字典。inpu=input.split(",")dic=dict(inpu)上面的代码试图获取一个字符串并在','上split然后我使用dict函数来转换列表到字典。但是，我得到这个错误:ValueError:dictionaryupdatesequenceelement#0haslength6;2isrequired有人可以帮忙吗？ 最佳答案 dict需要一个可迭代的2元素容器(如元组列表)。您不能只传递项目列表，它不知道什么是键，什么是值。您正在尝试这样做:>>>range(10)>>dic
我希望在python中创建一个简单的嵌套“查找”机制，并希望确保在python的庞大库中的某处没有隐藏的东西在创建它之前还没有这样做。我正在寻找格式如下的字典my_dict={"root":{"secondary":{"user1":{"name":"jim","age":24},"user2":{"name":"fred","age":25}}}}我正在尝试通过使用类似于的十进制表示法来访问数据root.secondary.user2并将生成的字典作为响应返回。我在想一定有什么东西可以做到这一点，我可以毫不费力地写一个，但我想确保我没有重新创建文档中可能遗漏的东西。谢谢
我有一个defaultdict，看起来像这样:my_dict=defaultdict(dict)将打印出:defaultdict(,{})我还有两个列表，如下所示:list1=["W","IY","W"]list2=["w","ee","w"]我想创建一个如下所示的默认字典:defaultdict(,{'W':{'w':2},'IY':{'ee':1}}它以字典中的list1作为键，键作为下一个列表和一个单独的字典，将list2的实例计为值。到目前为止我有这个:fromcollectionsimportdefaultdictd=defaultdict(dict)list1=["W","
我有一个defaultdict，看起来像这样:my_dict=defaultdict(dict)将打印出:defaultdict(,{})我还有两个列表，如下所示:list1=["W","IY","W"]list2=["w","ee","w"]我想创建一个如下所示的默认字典:defaultdict(,{'W':{'w':2},'IY':{'ee':1}}它以字典中的list1作为键，键作为下一个列表和一个单独的字典，将list2的实例计为值。到目前为止我有这个:fromcollectionsimportdefaultdictd=defaultdict(dict)list1=["W","
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
