python中任意长度的嵌套字典的组合答案

【问题标题】：Combination of nested dictionaries with arbitrary lengths in pythonpython中任意长度的嵌套字典的组合
【发布时间】：2022-01-07 17:26:25
【问题描述】：

我正在寻找一个可以使用嵌套字典并生成值的组合/乘积的函数。

我的查询与此处指定的问题类似，但我似乎无法调整他们的答案以满足我的需求： Cartesian product of nested dictionaries of lists

我希望有这样的输入：

d = {
  "country": [1, 2],
  "health_state": [
    {"healthy": [1]},
    {"breast cancer": {"stage": [1, 2]}}
  ]
}

产生如下输出：

[
{{"country":1},{"health state":{"healthy":1}}},
{{"country":2},{"health state":{"healthy":1}}},
{{"country":1},{"health state":{"breast cancer":{"stage":1}}}},
{{"country":1},{"health state":{"breast cancer":{"stage":2}}}},
{{"country":2},{"health state":{"breast cancer":{"stage":1}}}},
{{"country":2},{"health state":{"breast cancer":{"stage":2}}}}
]

在这个例子中，输出是一个人可以占据的“状态”列表

列表（输入）的任何两个元素不应位于返回列表（输出）的同一元素中，例如某人不能同时在国家 1 和国家 2
字典（输入）中的所有键都应在列表（输出）的相同元素中返回，例如有人在国家 1 并且也在健康状态。如果该健康状况是“乳腺癌”，他们也处于第 1 阶段或第 2 阶段

我可以设想一个需要大量 for 循环的解决方案，检查元素是字典、列表还是两者都不是，但这似乎效率低下，尤其是对于深度嵌套的字典。我怀疑使用itertools.product 和递归可能有更优雅的解决方案？

【问题讨论】：

标签： python combinations itertools cartesian-product

【解决方案1】：

你可以使用递归itertools.product:

import itertools as it
d = {'country': [1, 2], 'health_state': [{'healthy': [1]}, {'breast cancer': {'stage': [1, 2]}}]}
def c_prod(d):
  if isinstance(d, list):
     for i in d:
        yield from ([i] if not isinstance(i, (dict, list)) else c_prod(i))
  else:
     for i in it.product(*map(c_prod, d.values())):
        yield dict(zip(d.keys(), i))

print(list(c_prod(d)))

输出：

[{'country': 1, 'health_state': {'healthy': 1}}, 
 {'country': 1, 'health_state': {'breast cancer': {'stage': 1}}}, 
 {'country': 1, 'health_state': {'breast cancer': {'stage': 2}}}, 
 {'country': 2, 'health_state': {'healthy': 1}}, 
 {'country': 2, 'health_state': {'breast cancer': {'stage': 1}}}, 
 {'country': 2, 'health_state': {'breast cancer': {'stage': 2}}}]

上述代码的输出会生成一个字典列表，但您想要的输出反映了一个字典列表 (list[list[dict]])，因此可以进行最终转换：

r = [[{j:k} for j, k in i.items()] for i in c_prod(d)]

输出：

[[{'country': 1}, {'health_state': {'healthy': 1}}], [{'country': 1}, {'health_state': {'breast cancer': {'stage': 1}}}], [{'country': 1}, {'health_state': {'breast cancer': {'stage': 2}}}], [{'country': 2}, {'health_state': {'healthy': 1}}], [{'country': 2}, {'health_state': {'breast cancer': {'stage': 1}}}], [{'country': 2}, {'health_state': {'breast cancer': {'stage': 2}}}]]

【讨论】：