for item in json_data: energy = item['energy'] 统计每个energy出现的次数
时间: 2024-02-17 09:01:28 浏览: 20
可以使用 Python 中的字典(dict)来实现统计。具体实现代码如下:
```
json_data = [...] # 假设这是您的 JSON 数据
energy_count = {} # 用于统计每个 energy 出现的次数的字典
for item in json_data:
energy = item['energy']
energy_count[energy] = energy_count.get(energy, 0) + 1
# 输出统计结果
for energy, count in energy_count.items():
print(f"energy: {energy}, count: {count}")
```
在上述代码中,`energy_count` 字典中的键为各个能量值,值为对应能量值出现的次数。`energy_count.get(energy, 0)` 表示获取 `energy_count` 中键为 `energy` 的值,如果键不存在,则返回默认值 0。每次遍历到一个新的 `energy` 值时,将其在 `energy_count` 中的值加 1。最后,遍历 `energy_count` 字典并输出统计结果。
相关问题
def get_all_json_set(area_id_set,e_name,version,cookie_set,all_event_json_data): json_set = {} for k,v in area_id_set.items(): event_list = [] for event in all_event_json_data[k]: name_code = event['activity_entry_desc']['activity_name'] if 'temp_name' not in event: event['temp_name'] = get_name_by_mullang_code(k,v,version,name_code,cookie_set[k]) if event['temp_name'] == e_name: # json_set[k] = event event_list.append(event) print('find '+e_name) elif event['temp_name'] == 'Monthly Login' and e_name == 'Monthly Login Calendar': # json_set[k] = event event_list.append(event) print('find ' + e_name) latest_begin_date = '00000000' this_event = {} for e in event_list: if str(e['activity_entry_desc']['activity_begin_date']) > latest_begin_date: this_event = e latest_begin_date = str(e['activity_entry_desc']['activity_begin_date']) json_set[k] = this_event return json_set,all_event_json_data
这段代码的作用是什么?能否简要解释一下其中的参数和流程?
该函数的作用是根据传入的参数获取所有符合条件的活动信息。其中,参数含义如下:
- area_id_set: 区域ID集合,用于指定要查询的区域
- e_name: 活动名称,用于指定要查询的活动名称
- version: API版本号,用于指定要使用哪个版本的API
- cookie_set: cookie集合,用于身份验证
- all_event_json_data: 所有活动信息的JSON数据
具体流程如下:
1. 遍历区域ID集合,对于每个区域,遍历该区域内的所有活动信息;
2. 对于每个活动信息,通过调用get_name_by_mullang_code函数获取该活动的名称;
3. 如果该活动名称与传入的e_name相同,则将该活动信息加入到一个活动列表中;
4. 如果该活动名称为'Monthly Login'且e_name为'Monthly Login Calendar',也将该活动信息加入到活动列表中;
5. 遍历活动列表,找到开始日期最晚的活动信息,并将其存入json_set字典中;
6. 返回json_set字典和所有活动信息的JSON数据。
优化这段代码def map_image_id(data_dict): data_temp = [] ann_file = os.path.join(data_dir, "annotations/instance_val2017.json") with open(ann_file, "r") as f: ann_data = json.load(f)["images"] for data in data_dict: for image_data in ann_data: if image_data["file_name"] == data["image_name"]: data["image_id"] = image_data["id"] data_temp.append(data) break return data_temp
要优化这段代码,可以考虑以下几点:
1. 将读取JSON文件的部分提取为一个单独的函数,以避免重复打开和加载文件。
2. 使用字典或集合来存储`ann_data`中的文件名,以便更快地进行查找。
3. 使用列表推导式来简化代码。
4. 如果在循环中找到匹配的文件名后,可以使用`dict.update()`方法来更新`data`字典,而不是创建一个新的字典并追加到`data_temp`列表中。
下面是优化后的代码示例:
```python
import os
import json
def load_json(file_path):
with open(file_path, "r") as f:
return json.load(f)
def map_image_id(data_dict):
ann_data = load_json(os.path.join(data_dir, "annotations/instance_val2017.json"))["images"]
image_names = {image_data["file_name"]: image_data["id"] for image_data in ann_data}
data_temp = []
for data in data_dict:
image_name = data["image_name"]
if image_name in image_names:
data.update({"image_id": image_names[image_name]})
data_temp.append(data)
return data_temp
```
这样,我们通过将JSON文件的读取部分提取为一个函数,并使用字典来存储`ann_data`中的文件名,可以提高代码的可读性和性能。