Python处理嵌套字典与列表数据:高效提取与过滤特定信息

花韻仙語
发布: 2025-12-13 23:42:46
原创
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Python处理嵌套字典与列表数据:高效提取与过滤特定信息

本文详细介绍了如何在python中高效处理复杂的嵌套字典与列表数据结构。通过逐步解析数据层级,文章演示了如何遍历深层嵌套的元素,并应用自定义过滤条件(例如排除特定值组合的记录),最终提取出目标键(如'asset', 'free', 'locked')的对应值。教程包含完整的代码示例、详细解释及优化建议,旨在帮助读者掌握复杂数据提取与清洗的实用技巧。

正文

引言:处理Python复杂嵌套数据

在现代数据处理中,我们经常会遇到结构复杂的JSON或类JSON数据,它们通常以Python字典和列表的嵌套形式呈现。从这些深层嵌套的数据中准确地提取所需信息,并根据特定条件进行过滤,是Python编程中一项常见的任务。本教程将以一个具体的示例,详细讲解如何有效地导航这些复杂结构,实现数据的提取与过滤。

理解数据结构

首先,我们来看一个典型的嵌套数据结构示例。这是一个字典,其中包含一个列表,列表的每个元素又是一个字典,再往里又嵌套了字典和列表。

repo_data = {
    'code': 200,
    'msg': '',
    'snapshotVos': [
        {
            'data': {
                'balances': [
                    {'asset': 'ADD', 'free': '10', 'locked': '0'},
                    {'asset': 'RDP', 'free': '0', 'locked': '0'},
                    {'asset': 'SHIB', 'free': '0', 'locked': '947415'}
                ],
                'totalAsset': '152'
            },
            'type': 'spot',
            'updateTime': 1703807999000
        }
    ]
}
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我们的目标是从'balances'列表中提取每个元素的'asset'、'free'和'locked'值,但要排除那些'free'和'locked'都为'0'的记录。

逐层访问与数据提取

要访问深层嵌套的数据,我们需要像剥洋葱一样,一层一层地深入。

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  1. 访问顶层键: 数据首先是一个字典,我们可以通过键'snapshotVos'访问其对应的值,这是一个列表。

    snapshot_vos_list = repo_data['snapshotVos']
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  2. 遍历列表元素: snapshot_vos_list是一个列表,我们需要遍历它来访问每个字典元素。

    for snapshot_item in snapshot_vos_list:
        # snapshot_item 现在是 {'data': {...}, 'type': 'spot', ...}
        pass
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  3. 访问嵌套字典: 在每个snapshot_item中,我们可以通过键'data'访问另一个字典。

    for snapshot_item in snapshot_vos_list:
        data_content = snapshot_item['data']
        # data_content 现在是 {'balances': [...], 'totalAsset': '152'}
        pass
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  4. 访问目标列表: 在data_content中,我们可以通过键'balances'访问我们最终的目标列表,其中包含了多个资产余额信息。

    for snapshot_item in snapshot_vos_list:
        data_content = snapshot_item['data']
        balances_list = data_content['balances']
        # balances_list 现在是 [{'asset': 'ADD', ...}, {'asset': 'RDP', ...}, ...]
        pass
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  5. 遍历目标列表并提取数据: 最后,我们需要遍历balances_list中的每个字典,并从中提取'asset'、'free'和'locked'的值。

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实现数据过滤逻辑

在提取数据的同时,我们需要应用一个过滤条件:如果一个余额记录的'free'和'locked'值都为'0',则将其排除。

过滤条件可以表示为: if not (balance['free'] == '0' and balance['locked'] == '0'):

这个条件会检查当前balance字典中'free'和'locked'键对应的值是否都等于字符串'0'。如果两者都为'0',则balance['free'] == '0' and balance['locked'] == '0'为真,not操作符使其变为假,从而跳过该记录。反之,如果至少有一个不为'0',则条件为真,该记录将被处理。

提取目标键值

一旦通过过滤条件,我们就需要从当前的balance字典中提取'asset'、'free'和'locked'的值。一种直接的方法是创建一个新的字典或一个包含这些值的列表。考虑到原问题中的示例答案使用了list(balance.values()),我们将采用提取值的列表形式。需要注意的是,dict.values()返回值的顺序在Python 3.7+中是按照插入顺序的,因此对于固定结构的字典,可以保证值的顺序。

完整解决方案代码

将上述所有步骤整合起来,形成一个完整的解决方案:

repo_data = {
    'code': 200,
    'msg': '',
    'snapshotVos': [
        {
            'data': {
                'balances': [
                    {'asset': 'ADD', 'free': '10', 'locked': '0'},
                    {'asset': 'RDP', 'free': '0', 'locked': '0'},
                    {'asset': 'SHIB', 'free': '0', 'locked': '947415'}
                ],
                'totalAsset': '152'
            },
            'type': 'spot',
            'updateTime': 1703807999000
        }
    ]
}

# 用于存储最终结果的列表
filtered_balances_data = []

# 遍历 'snapshotVos' 列表
for snapshot_item in repo_data['snapshotVos']:
    # 访问 'data' 字典
    data_content = snapshot_item['data']
    # 访问 'balances' 列表
    balances_list = data_content['balances']

    # 遍历 'balances' 列表中的每个余额字典
    for balance in balances_list:
        # 应用过滤条件:如果 'free' 和 'locked' 都不全为 '0'
        if not (balance['free'] == '0' and balance['locked'] == '0'):
            # 提取 'asset', 'free', 'locked' 的值并添加到结果列表
            # 确保值的顺序与键的顺序一致,例如 ['asset', 'free', 'locked']
            # 注意:dict.values() 在Python 3.7+中保持插入顺序
            # 如果需要更明确的顺序,可以直接指定键:
            # extracted_values = [balance['asset'], balance['free'], balance['locked']]
            extracted_values = list(balance.values()) # 假设 'asset', 'free', 'locked' 是前三个键且顺序固定
            filtered_balances_data.append(extracted_values)

print(filtered_balances_data)
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输出结果:

[['ADD', '10', '0'], ['SHIB', '0', '947415']]
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代码解析

  • filtered_balances_data = []:初始化一个空列表,用于收集符合条件的余额数据。
  • for snapshot_item in repo_data['snapshotVos']::第一个循环遍历repo_data字典中'snapshotVos'键对应的列表。每次迭代,snapshot_item将是列表中的一个字典,例如{'data': {...}, 'type': 'spot', ...}。
  • data_content = snapshot_item['data']:从当前的snapshot_item字典中提取'data'键对应的值,它是一个包含'balances'和'totalAsset'的字典。
  • balances_list = data_content['balances']:从data_content字典中提取'balances'键对应的值,它是一个包含多个余额信息的列表。
  • for balance in balances_list::第二个(嵌套)循环遍历balances_list中的每一个余额字典。每次迭代,balance将是{'asset': 'ADD', 'free': '10', 'locked': '0'}这样的字典。
  • if not (balance['free'] == '0' and balance['locked'] == '0')::这是核心的过滤逻辑。它检查当前balance字典的'free'和'locked'键的值是否都为字符串'0'。如果两者都为'0',则条件为假,该balance将被跳过。
  • extracted_values = list(balance.values()):如果balance通过了过滤条件,我们将其所有值提取为一个列表。例如,对于{'asset': 'ADD', 'free': '10', 'locked': '0'},这将生成['ADD', '10', '0']。
  • filtered_balances_data.append(extracted_values):将提取到的值列表添加到最终结果列表filtered_balances_data中。

进阶考虑与最佳实践

  1. 使用列表推导式优化: 对于这种数据提取和过滤的场景,Python的列表推导式(List Comprehension)可以大大简化代码,使其更紧凑和易读。

    filtered_balances_data_comprehension = [
        [balance['asset'], balance['free'], balance['locked']] # 更明确的键值提取
        for snapshot_item in repo_data['snapshotVos']
        for balance in snapshot_item['data']['balances']
        if not (balance['free'] == '0' and balance['locked'] == '0')
    ]
    print(filtered_balances_data_comprehension)
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    这里我们直接指定了要提取的键,避免了dict.values()可能带来的顺序不确定性(虽然Python 3.7+已保证)。

  2. 数据类型转换: 在原始数据中,'free'和'locked'的值是字符串'0'。在进行数值比较或计算时,通常需要将其转换为整数或浮点数。

    # 转换为整数进行比较
    if not (int(balance['free']) == 0 and int(balance['locked']) == 0):
        # ...
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    请注意,如果字符串可能不是有效的数字,转换时需要进行错误处理(例如使用try-except块)。

  3. 健壮性考虑(键不存在时的处理): 在处理来自外部源的数据时,字典中的键可能不总是存在。直接访问不存在的键会导致KeyError。为了提高代码的健壮性,可以使用dict.get()方法提供一个默认值,或者进行条件检查。

    # 使用 .get() 方法
    free_val = balance.get('free', '0') # 如果 'free' 键不存在,默认为 '0'
    locked_val = balance.get('locked', '0')
    if not (free_val == '0' and locked_val == '0'):
        # ...
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  4. 输出格式的灵活性: 本教程的解决方案输出的是一个值列表的列表。如果需要保留键名,输出一个字典列表会是更好的选择,因为它能提供更清晰的数据结构。

    filtered_balances_dict_list = [
        {'asset': balance['asset'], 'free': balance['free'], 'locked': balance['locked']}
        for snapshot_item in repo_data['snapshotVos']
        for balance in snapshot_item['data']['balances']
        if not (balance['free'] == '0' and balance['locked'] == '0')
    ]
    print(filtered_balances_dict_list)
    # 输出示例: [{'asset': 'ADD', 'free': '10', 'locked': '0'}, {'asset': 'SHIB', 'free': '0', 'locked': '947415'}]
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总结

处理Python中的复杂嵌套字典和列表数据是数据分析和Web开发中的一项基本技能。通过理解数据结构、运用多层循环(或列表推导式)以及精确的条件过滤,我们可以高效地提取和清洗所需的数据。在实际应用中,还应考虑数据类型转换、错误处理和选择最适合需求的输出格式,以确保代码的健壮性、可读性和实用性。掌握这些技巧将极大地提升您处理结构化数据的能力。

以上就是Python处理嵌套字典与列表数据:高效提取与过滤特定信息的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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