本文将介绍如何高效地从包含字典列表的复杂嵌套数据结构中，提取特定的键值对并重构为一个新的字典。通过利用 Python 的字典推导式（Dictionary Comprehension），我们可以简洁而高效地完成这一数据转换任务，提升代码的可读性和执行效率，特别适用于处理API返回的结构化数据。
在实际开发中，我们经常需要处理来自外部服务（如api）的复杂数据。这些数据通常以嵌套的字典和列表形式呈现。例如，我们可能从经纪商api获取到以下格式的金融工具数据：
api_data = { '1': [ {'exch': 'NFO', 'token': '43214', 'tsym': 'NIFTY07DEC23C20700', 'weekly': 'W1', 'dname': 'NIFTY 07DEC23 20700 CE ', 'instname': 'OPTIDX', 'pp': '2', 'ls': '50', 'ti': '0.05', 'optt': 'CE'}, {'exch': 'NFO', 'token': '43218', 'tsym': 'NIFTY07DEC23P20700', 'weekly': 'W1', 'dname': 'NIFTY 07DEC23 20700 PE ', 'instname': 'OPTIDX', 'pp': '2', 'ls': '50', 'ti': '0.05', 'optt': 'PE'}, {'exch': 'NFO', 'token': '43206', 'tsym': 'NIFTY07DEC23C20600', 'weekly': 'W1', 'dname': 'NIFTY 07DEC23 20600 CE ', 'instname': 'OPTIDX', 'pp': '2', 'ls': '50', 'ti': '0.05', 'optt': 'CE'}, {'exch': 'NFO', 'token': '43207', 'tsym': 'NIFTY07DEC23P20600', 'weekly': 'W1', 'dname': 'NIFTY 07DEC23 20600 PE ', 'instname': 'OPTIDX', 'pp': '2', 'ls': '50', 'ti': '0.05', 'optt': 'PE'} ]}
上述 api_data 是一个字典，其键 ‘1’ 对应的值是一个包含多个字典的列表。每个内部字典都代表一个金融工具的详细信息。我们的目标是从这个复杂结构中提取出每个工具的 token 和 tsym 信息，并将其重构为一个新的字典，其中 token 作为新字典的键，tsym 作为新字典的值。期望的输出格式如下：
# 期望的新字典格式{ '43214': 'NIFTY07DEC23C20700', '43218': 'NIFTY07DEC23P20700', '43206': 'NIFTY07DEC23C20600', '43207': 'NIFTY07DEC23P20600'}
使用字典推导式进行数据重构
Python 提供了强大的字典推导式（Dictionary Comprehension），能够以简洁高效的方式创建新字典。对于上述数据重构需求，字典推导式是理想的解决方案。
核心思想是遍历 api_data[‘1’] 列表中的每一个内部字典，然后从每个内部字典中提取 ‘token’ 和 ‘tsym’ 键对应的值，并将它们作为新字典的键和值。
# 原始数据api_data = { '1': [ {'exch': 'NFO', 'token': '43214', 'tsym': 'NIFTY07DEC23C20700', 'weekly': 'W1', 'dname': 'NIFTY 07DEC23 20700 CE ', 'instname': 'OPTIDX', 'pp': '2', 'ls': '50', 'ti': '0.05', 'optt': 'CE'}, {'exch': 'NFO', 'token': '43218', 'tsym': 'NIFTY07DEC23P20700', 'weekly': 'W1', 'dname': 'NIFTY 07DEC23 20700 PE ', 'instname': 'OPTIDX', 'pp': '2', 'ls': '50', 'ti': '0.05', 'optt': 'PE'}, {'exch': 'NFO', 'token': '43206', 'tsym': 'NIFTY07DEC23C20600', 'weekly': 'W1', 'dname': 'NIFTY 07DEC23 20600 CE ', 'instname': 'OPTIDX', 'pp': '2', 'ls': '50', 'ti': '0.05', 'optt': 'CE'}, {'exch': 'NFO', 'token': '43207', 'tsym': 'NIFTY07DEC23P20600', 'weekly': 'W1', 'dname': 'NIFTY 07DEC23 20600 PE ', 'instname': 'OPTIDX', 'pp': '2', 'ls': '50', 'ti': '0.05', 'optt': 'PE'} ]}# 使用字典推导式重构数据reconstructed_dict = {item['token']: item['tsym'] for item in api_data['1']}print(reconstructed_dict)
输出结果：
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{'43214': 'NIFTY07DEC23C20700', '43218': 'NIFTY07DEC23P20700', '43206': 'NIFTY07DEC23C20600', '43207': 'NIFTY07DEC23P20600'}
字典推导式解析
上述代码 reconstructed_dict = {item[‘token’]: item[‘tsym’] for item in api_data[‘1’]} 可以分解为以下几个部分理解：
for item in api_data[‘1’]: 这部分是迭代器，它会遍历 api_data 字典中键 ‘1’ 所对应的列表。在每一次迭代中，item 变量会依次绑定到列表中的每一个内部字典。item[‘token’]: item[‘tsym’]: 这部分定义了新字典的键值对。对于每一次迭代中的 item 字典，我们通过 item[‘token’] 获取其 token 键的值作为新字典的键，通过 item[‘tsym’] 获取其 tsym 键的值作为新字典的值。{…}: 外部的花括号表示正在创建一个新的字典。
这种方法不仅代码量少，而且执行效率高，是 Python 中处理此类数据转换的推荐方式。
注意事项与扩展
在实际应用中，处理从外部源获取的数据时，还需要考虑一些健壮性问题：
键不存在的情况： 如果 api_data[‘1’] 列表中的某个字典缺少 ‘token’ 或 ‘tsym’ 键，直接访问 item[‘token’] 或 item[‘tsym’] 将会引发 KeyError。为了避免这种情况，可以使用 dict.get() 方法提供一个默认值，或者在推导式中添加条件判断。
示例：使用 dict.get() 处理缺失键
api_data_with_missing_key = { '1': [ {'exch': 'NFO', 'token': '43214', 'tsym': 'NIFTY07DEC23C20700'}, {'exch': 'NFO', 'tsym': 'NIFTY07DEC23P20700'}, # 缺少 'token' {'exch': 'NFO', 'token': '43206'} # 缺少 'tsym' ]}# 使用 .get() 方法，如果键不存在则返回 Nonereconstructed_dict_safe = { item.get('token', 'MISSING_TOKEN'): item.get('tsym', 'MISSING_TSYM') for item in api_data_with_missing_key['1']}print(reconstructed_dict_safe)# 输出可能为: {'43214': 'NIFTY07DEC23C20700', 'MISSING_TOKEN': 'NIFTY07DEC23P20700', '43206': 'MISSING_TSYM'}
示例：使用条件过滤
reconstructed_dict_filtered = { item['token']: item['tsym'] for item in api_data_with_missing_key['1'] if 'token' in item and 'tsym' in item # 仅处理包含所需键的字典}print(reconstructed_dict_filtered)# 输出可能为: {'43214': 'NIFTY07DEC23C20700'}
键值冲突： 如果 token 值在原始列表中存在重复，那么在重构的新字典中，
以上就是从嵌套数据结构中提取并重构字典：Pythonic 方法实践的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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