python - python如何从列表中创建字典中的字典

Question

我有一个文件名列表，experiments = ['f1','f2','f3','f4']一天中的时间t = ['am','pm']，和收集的数据类型，['temp','humidity']。

从这些我想在字典中创建以下格式的字典：

dict = {'f1': { am : {'temp': [], 'humidity': []} , pm : {'temp': [], 'humidity': []}},
        'f2': { am : {'temp': [], 'humidity': []} , pm : {'temp': [], 'humidity': []}},
        'f3': { am : {'temp': [], 'humidity': []} , pm : {'temp': [], 'humidity': []}},
        'f4': { am : {'temp': [], 'humidity': []} , pm : {'temp': [], 'humidity': []}}}

最好的方法是什么？

Answer 1

{z: {y: {x: [] for x in data_types} for y in t} for z in experiments}

Answer 2

如果我见过的话，这是一个理解的案例。

from copy import deepcopy
datatypes = ['temp','humidity']
times = ['am','pm']
experiments = ['f1','f2','f3','f4']

datatypes_dict = dict((k, []) for k in datatypes)
times_dict = dict((k, deepcopy(datatypes_dict)) for k in times)
experiments_dict = dict((k, deepcopy(times_dict)) for k in experiments)

或者更好的 dict 理解方式（python 2.7+）

datatypes_dict = {k: [] for k in datatypes}
times_dict = {k: deepcopy(datatypes_dict) for k in times}
experiments_dict = {k: deepcopy(times_dict) for k in experiments}

你可以嵌套它们，但如果事情很复杂，它会很快让人兴奋。

然而，在这个用例中，@marshall.ward 的回答

{z: {y: {x: [] for x in data_types} for y in t} for z in experiments}

比我的要好得多，因为你可以避免 deepcopy()ing。

Answer 3

使用输出格式获得一些艺术许可

>>> from collections import namedtuple, defaultdict
>>> from itertools import product
>>> experiments = ['f1','f2','f3','f4']
>>> times_of_day = ['am','pm']
>>> data_types = ['temp','humidity']
>>> DataItem = namedtuple('DataItem', data_types)
>>> D=defaultdict(dict)
>>> for ex, tod in product(experiments, times_of_day):
...     D[ex][tod]=DataItem([], [])
... 
>>> D
defaultdict(<type 'dict'>, {'f1': {'am': DataItem(temp=[], humidity=[]), 'pm': DataItem(temp=[], humidity=[])}, 'f2': {'am': DataItem(temp=[], humidity=[]), 'pm': DataItem(temp=[], humidity=[])}, 'f3': {'am': DataItem(temp=[], humidity=[]), 'pm': DataItem(temp=[], humidity=[])}, 'f4': {'am': DataItem(temp=[], humidity=[]), 'pm': DataItem(temp=[], humidity=[])}})

您可以像这样访问数据项

>>> D['f1']['am'].temp
[]
>>> D['f1']['am'].humidity
[]