python数据结构建议？
我有一个复杂的定价数据，比如树结构。
示例将类似于计算机价格(监视器价格、主板价格等)在显示器类别中，我有更多的子类别，而在这些子类别下，我有更多的类别(显示器是27英寸，由戴尔生产，弯曲)。
我需要经常阅读这些定价信息(只读)像数千次。
我想用类来存储这些信息。因为我不知道我能不能在字典里这么做。有人有建议吗？
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2016-11-07 00:47:22
Mongodb无疑是一种很好的可能性，但在您的示例中，只有50个条目，而只读取它可能会造成过度的后果，特别是在您需要熟悉如何执行查询时。
更快的方法很可能是通过熊猫:使用嵌套字典，最好创建一个输入JSON文件或字符串(如下面的示例所示)，然后在“执行熊猫数据”中读取它。
然后，你可以用你想要的方式将它规范化，并在熊猫身上做必要的计算，这样你就能更快地学会：
这里是一个关于它的外观的例子：normalize.html
>>> data = [{'state': 'Florida',
... 'shortname': 'FL',
... 'info': {
... 'governor': 'Rick Scott'
... },
... 'counties': [{'name': 'Dade', 'population': 12345},
... {'name': 'Broward', 'population': 40000},
... {'name': 'Palm Beach', 'population': 60000}]},
... {'state': 'Ohio',
... 'shortname': 'OH',
... 'info': {
... 'governor': 'John Kasich'
... },
... 'counties': [{'name': 'Summit', 'population': 1234},
... {'name': 'Cuyahoga', 'population': 1337}]}]
>>> from pandas.io.json import json_normalize
>>> result = json_normalize(data, 'counties', ['state', 'shortname',
... ['info', 'governor']])
>>> result
name population info.governor state shortname
0 Dade 12345 Rick Scott Florida FL
1 Broward 40000 Rick Scott Florida FL
2 Palm Beach 60000 Rick Scott Florida FL
3 Summit 1234 John Kasich Ohio OH
4 Cuyahoga 1337 John Kasich Ohio OH对于上面的数据，您可以很容易地得到短名=‘FL’的所有条目的总数之和，如下所示：
sum_of_fl_population = result[result['shortname']=='FL'].population.sum()
Out[11]: 112345看一下这个链接，了解如何处理熊猫的数据。这可能是解决你问题的最好方法。http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html
Stack Overflow用户
发布于 2016-11-06 22:43:53
我认为存储这些数据的一个好方法是有一个计算机对象，它可以有成员变量，如主板、监视器等。
然后，您可以有一个包含映射到计算机对象的唯一id的单一字典。这样你就能得到类似于
computers.get('12345').getMotherBoard().getMake()
computers.get('45678').getMonitor().getScreenResolution()
computers.get('54342').getRam().getPrice()Stack Overflow用户
发布于 2016-11-06 23:21:30
去找大数据。
将ElasticSearch、MongoDB、CouchDB或其他许多东西(我猜)放在堆栈中，并将每种产品作为文档存储，从而使基础变得平坦。
为每种类型的文档创建一个索引(一个用于计算机屏幕，一个用于主板，.)，基本上每种共享相同属性的对象都有一个索引，您就可以开始了。
以elasticSearch为例，关于为人父母：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/2.x/parent-child.html https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/2.x/parent-child-mapping.html
我相信这比SQL更快，而且可能更容易使用。不过，有一个缺点，没有多少框架允许您使用这样的“新”数据库。不过，对于更知名的人来说，有一些与奥姆斯有关的地图
https://stackoverflow.com/questions/40455337
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