1. 要件
一連のディクショナリまたはオブジェクト インスタンスがあり、特定のフィールドに従ってデータをグループ化して反復(fù)したいと考えています。
2. 解決策
itertools.groupby() 関數(shù)は、データをグループ化するときに特に便利です。
例:
from?operator?import?itemgetter
from?itertools?import?groupby
rows=[
????{'name':'mark','age':18,'uid':'110'},
????{'name':'miaomiao','age':28,'uid':'160'},
????{'name':'miaomiao2','age':28,'uid':'150'},
????{'name':'xiaohei','age':38,'uid':'130'},
]
#首先根據(jù)age排序
rows.sort(key=itemgetter('age'))
for?age,items?in?groupby(rows,key=itemgetter('age')):
????print(age)
????for?i?in?items:
????????print(i)
結(jié)果:
18
{'name':?'mark',?'age':?18,?'uid':?'110'}
28
{'name':?'miaomiao',?'age':?28,?'uid':?'160'}
{'name':?'miaomiao2',?'age':?28,?'uid':?'150'}
38
{'name':?'xiaohei',?'age':?38,?'uid':?'130'}
3. 分析
ワンキー複數(shù)値辭書(shū)の実裝の Python 実裝
関數(shù) groupby() は、シーケンスをスキャンして同じ?jìng)?(またはパラメーター キーで指定された関數(shù)によって返された値) を持つシーケンス項(xiàng)目を見(jiàn)つけ、それらをグループ化します。 groupby() は反復(fù)子を作成し、各反復(fù)子は値と sub_iterator を返します。この反復(fù)子は、グループ內(nèi)のその値を持つすべての項(xiàng)目を生成できます。
ここで重要なのは、まず年齢に基づいてデータを並べ替えることです。 groupby() はソートしないためです。
単純にデータを日付に基づいてグループ化し、ランダム アクセスを可能にする大規(guī)模なデータ構(gòu)造に入れる場(chǎng)合は、defaultdict() を使用して 1 キーの複數(shù)値の辭書(shū)を構(gòu)築する方が良い場(chǎng)合があります。
from?collections?import?defaultdict
rows=[
????{'name':'mark','age':18,'uid':'110'},
????{'name':'miaomiao','age':28,'uid':'160'},
????{'name':'miaomiao2','age':28,'uid':'150'},
????{'name':'xiaohei','age':38,'uid':'130'},
]
rows_by_age=defaultdict(list)
for?row?in?rows:
????rows_by_age[row['age']].append(row)
for?a?in?rows_by_age[28]:
????print(a)
結(jié)果:
{'name':?'miaomiao',?'age':?28,?'uid':?'160'}
{'name':?'miaomiao2',?'age':?28,?'uid':?'150'}
ソートを考慮しない場(chǎng)合、一般に、defaultdict メソッドの方が groupby よりも高速です。
以上がPython が itertools.groupby() を使用してフィールドに従ってレコードをグループ化する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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ユーザー音聲入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時(shí)ファイルとして保存し、STTAPI（GoogleやBaiduの音聲認(rèn)識(shí)など）を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス（Openaigptなど）に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI（BaiduやGoogle Voice Synthesisなど）を呼び出して音聲ファイルに返信します。 5。PHPは、音聲ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全體は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。
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Jul 25, 2025 pm 08:57 PM
AIによるテキストエラーの修正と構(gòu)文最適化を?qū)g現(xiàn)するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結(jié)果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報(bào)を表示し、ユーザーが採(cǎi)用するかどうかを選択できるようにします。 4.構(gòu)文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評(píng)価に焦點(diǎn)を當(dāng)てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認(rèn)し、Xを使用する必要があります。
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Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2?；镜膜噬⒉紘恧?、sns.jointplot（data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter"）によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報(bào)をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場(chǎng)合は、「ヘックス」を使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>
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