【Python】对字典列表进行去重追加

发布时间：2019-09-12 08:00:01编辑：auto阅读（1881）

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目标

现有字典列表

    # 
    A = [ {dict1}, {dict2} ]
    B = [ {dict3}, {dict2} ]
    C = [ {dict3},  {dict4} ]
    M = [A,B,C]
    X = []

将M去重后的字典放入列表X中,得到X = [{dict1}, {dict2},{dict3}, {dict4}]

难点

字典列表

大家可能一开始会想到使用set()函数转化为集合，自动去重。但是集合是使用hash来计算并去重的，但是字典类型无法使用Hash计算。虽然可以使用类class或者命名元组namedtupe来替换字典，但是这次的场景是无法变更列表的产生源的。

列表无集合操作的方法

列表之间无法使用交并差（&,|,-）的方式的集合计算方法

思路

# json，性能差
data = set([json.dumps(d) for d in data])
data = [json.loads(d) for d in data]

#  这种方式只能对ABC生效，对M还需要再一次循环，玛法
sortedlist = []

for item in listwhichneedssorting:
    if item not in sortedlist:
        sortedlist.append(item)

# 这种缩短了两行
for i in M:
    X.extend(filter(lamda s: s not in X, i)) 

# 使用extend()而不是append()，因为我们需要拼接的是字典列表，而不是列表的列表
# lamda s: s not in X, M 匿名函数，对i中的元素是否在X中进行判断
# filter() 对上面匿名函数中不满足条件（即重复的字典）进行过滤，返回尚未添加到X中的字典元素列表
# 使用extend()进行追加到X中

应用

主要是从neo4j中取出关系数据，分离节点,连接的关系，并转换为前端适用的数据返回

def get_nodes_relationships(graph_list=None, ret_format=None):
    """
    将将关系与节点分离到各自的列表中
    :param graph_list:
    :param ret_format:
    :return:
    """
    node_list = []
    relationship_list = []
    for i in map(lambda x: x.get('graph', None).get('nodes'), graph_list):
        node_list.extend(filter(lambda x: x not in node_list, i))
    for m in map(lambda y: y.get('graph', None).get('relationships', None), graph_list):
        relationship_list.extend(filter(lambda x: x not in relationship_list, m))
    # i和m都是由字典组成的列表，i为单字典列表，m为多字典列表，
    # 前端要求去重，这里使用函数式语句返回没有在结果列表中出现的字典，然后使用extend()追加

    # 如果是面向d3，需要更改部分信息为d3适配
    if ret_format == 'd3':
        def to_d3(link):
            """
            面向d3框架更改关系的键名,增加节点的数字类型
            :param link: 关系
            :return: 更改后返回
            """
            # 使用推出键值对，重新推入的方式实现变更键名为前端可以识别的source
            link.update(source=link.pop('startNode'))
            # 使用推出键值对，重新推入的方式实现变更键名为前端可以识别的target
            link.update(target=link.pop('endNode'))
            value_map = {
                "meta_in": 1,
                "slave_of": 2,
                "shard_to": 3
            }
            link['value'] = value_map[link['type']]
            return link

        relationship_list = map(lambda x: to_d3(x), relationship_list)

    # 如果是面向echarts，需要更改部分信息为echarts适配
    if ret_format == 'echarts':
        def to_echarts(node=None, link=None):
            """
            echarts适配
            :param node: 单个节点
            :param link: 单个关系
            :return: 更改后的节点或者关系
            """
            if (node and link) or (node is None and link is None):
                print("fuck you")
                exit(1)
            if node:
                node['name'] = node['id']
                node['draggable'] = True
                node['category'] = node['labels'][0]
                del node['labels']
                # del node['properties']
                bom = node
            if link:
                # 使用推出键值对，重新推入的方式实现变更键名为前端可以识别的source
                link.update(source=link.pop('startNode'))
                # 使用推出键值对，重新推入的方式实现变更键名为前端可以识别的target
                link.update(target=link.pop('endNode'))
                link.update(category=link.pop('type'))
                del link['id']
                del link['properties']
                # del link['category']
                bom = link
            return bom
        node_list = map(lambda node: to_echarts(node), node_list)
        relationship_list = map(lambda relation: to_echarts(link=relation), relationship_list)

    # 为什么要用set而不是list来转化map对象:
    #  1.去重
    #  2.减小对象大小，达到缩减内存占用
    # 为什么还是用list而不是set？
    #  1.dict对象不能被hash计算
    ret = {"nodes": list(node_list), "links": list(relationship_list)}

    return ret

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