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现有字典列表
#
A = [ {dict1}, {dict2} ]
B = [ {dict3}, {dict2} ]
C = [ {dict3}, {dict4} ]
M = [A,B,C]
X = []
将M去重后的字典放入列表X中,得到X = [{dict1}, {dict2},{dict3}, {dict4}]
大家可能一开始会想到使用set()
函数转化为集合,自动去重。但是集合是使用hash来计算并去重的,但是字典类型无法使用Hash计算。虽然可以使用类class
或者命名元组namedtupe
来替换字典,但是这次的场景是无法变更列表的产生源的。
列表之间无法使用交并差(&
,|
,-
)的方式的集合计算方法
# json,性能差
data = set([json.dumps(d) for d in data])
data = [json.loads(d) for d in data]
# 这种方式只能对ABC生效,对M还需要再一次循环,玛法
sortedlist = []
for item in listwhichneedssorting:
if item not in sortedlist:
sortedlist.append(item)
# 这种缩短了两行
for i in M:
X.extend(filter(lamda s: s not in X, i))
# 使用extend()而不是append(),因为我们需要拼接的是字典列表,而不是列表的列表
# lamda s: s not in X, M 匿名函数,对i中的元素是否在X中进行判断
# filter() 对上面匿名函数中不满足条件(即重复的字典)进行过滤,返回尚未添加到X中的字典元素列表
# 使用extend()进行追加到X中
主要是从neo4j中取出关系数据,分离节点,连接的关系,并转换为前端适用的数据返回
def get_nodes_relationships(graph_list=None, ret_format=None):
"""
将将关系与节点分离到各自的列表中
:param graph_list:
:param ret_format:
:return:
"""
node_list = []
relationship_list = []
for i in map(lambda x: x.get('graph', None).get('nodes'), graph_list):
node_list.extend(filter(lambda x: x not in node_list, i))
for m in map(lambda y: y.get('graph', None).get('relationships', None), graph_list):
relationship_list.extend(filter(lambda x: x not in relationship_list, m))
# i和m都是由字典组成的列表,i为单字典列表,m为多字典列表,
# 前端要求去重,这里使用函数式语句返回没有在结果列表中出现的字典,然后使用extend()追加
# 如果是面向d3,需要更改部分信息为d3适配
if ret_format == 'd3':
def to_d3(link):
"""
面向d3框架更改关系的键名,增加节点的数字类型
:param link: 关系
:return: 更改后返回
"""
# 使用推出键值对,重新推入的方式实现变更键名为前端可以识别的source
link.update(source=link.pop('startNode'))
# 使用推出键值对,重新推入的方式实现变更键名为前端可以识别的target
link.update(target=link.pop('endNode'))
value_map = {
"meta_in": 1,
"slave_of": 2,
"shard_to": 3
}
link['value'] = value_map[link['type']]
return link
relationship_list = map(lambda x: to_d3(x), relationship_list)
# 如果是面向echarts,需要更改部分信息为echarts适配
if ret_format == 'echarts':
def to_echarts(node=None, link=None):
"""
echarts适配
:param node: 单个节点
:param link: 单个关系
:return: 更改后的节点或者关系
"""
if (node and link) or (node is None and link is None):
print("fuck you")
exit(1)
if node:
node['name'] = node['id']
node['draggable'] = True
node['category'] = node['labels'][0]
del node['labels']
# del node['properties']
bom = node
if link:
# 使用推出键值对,重新推入的方式实现变更键名为前端可以识别的source
link.update(source=link.pop('startNode'))
# 使用推出键值对,重新推入的方式实现变更键名为前端可以识别的target
link.update(target=link.pop('endNode'))
link.update(category=link.pop('type'))
del link['id']
del link['properties']
# del link['category']
bom = link
return bom
node_list = map(lambda node: to_echarts(node), node_list)
relationship_list = map(lambda relation: to_echarts(link=relation), relationship_list)
# 为什么要用set而不是list来转化map对象:
# 1.去重
# 2.减小对象大小,达到缩减内存占用
# 为什么还是用list而不是set?
# 1.dict对象不能被hash计算
ret = {"nodes": list(node_list), "links": list(relationship_list)}
return ret