帮我构建一个包含多个dict的list,例如给你"A_B_C,D_B_C,F_B_C",帮我输出[{"uid": "A", "pdd_id": B, "event_time_string": C}, {"uid": "D", "pdd_id": B, "event_time_string": C}, {"uid": "F", "pdd_id": B, "event_time_string": C}]
时间: 2023-07-02 08:09:52 浏览: 48
好的,我可以为您编写一个Python函数来完成此任务:
```python
def build_list(s):
lst = []
for item in s.split(','):
uid, pdd_id, event_time_string = item.split('_')
d = {"uid": uid, "pdd_id": pdd_id, "event_time_string": event_time_string}
lst.append(d)
return lst
```
调用这个函数并传入字符串 "A_B_C,D_B_C,F_B_C" 作为参数,就可以得到您需要的结果:
```python
s = "A_B_C,D_B_C,F_B_C"
result = build_list(s)
print(result)
```
输出结果为:
```
[{'uid': 'A', 'pdd_id': 'B', 'event_time_string': 'C'},
{'uid': 'D', 'pdd_id': 'B', 'event_time_string': 'C'},
{'uid': 'F', 'pdd_id': 'B', 'event_time_string': 'C'}]
```
相关问题
怎么将几个list合并为这种一个标签对应多个值的字典
您可以使用字典推导式来将多个列表合并为一个标签对应多个值的字典。以下是一个示例代码:
```python
# 假设有三个列表:labels、values1、values2
labels = ['A', 'B', 'C']
values1 = [1, 2, 3]
values2 = [4, 5, 6]
# 使用字典推导式将它们合并为一个字典
merged_dict = {label: [values1[i], values2[i]] for i, label in enumerate(labels)}
print(merged_dict)
```
输出结果:
```
{'A': [1, 4], 'B': [2, 5], 'C': [3, 6]}
```
在这个示例中,我们通过使用 `enumerate` 函数来同时迭代 `labels` 列表和索引。然后,我们使用字典推导式构建了一个字典,其中标签作为键,而 `values1[i]` 和 `values2[i]` 组成的列表作为值。这样就得到了一个标签对应多个值的字典。
SELECT * FROM Order o JOIN OrderDetail od ON o.id = od.order_id JS怎么处理成多层
如果你想将结果处理成多层,可以使用编程语言中的数据结构来处理,例如在 Python 中使用字典和列表来构建多层结构。
首先,你可以执行一对多查询,获取所有的订单及其对应的订单详情,例如:
```
SELECT o.id, o.order_no, o.customer_id, od.id as detail_id, od.product_id, od.quantity
FROM Order o
JOIN OrderDetail od ON o.id = od.order_id
```
查询结果将会是:
| id | order_no | customer_id | detail_id | product_id | quantity |
|----|-----------|-------------|-----------|------------|----------|
| 1 | 20210101 | 1001 | 1 | 2001 | 2 |
| 1 | 20210101 | 1001 | 2 | 2002 | 1 |
| 2 | 20210102 | 1002 | 3 | 2001 | 3 |
接下来,你可以使用 Python 中的字典和列表来构建多层结构,例如:
```python
import collections
# 查询结果存储在 rows 中
rows = [(1, '20210101', 1001, 1, 2001, 2),
(1, '20210101', 1001, 2, 2002, 1),
(2, '20210102', 1002, 3, 2001, 3)]
# 使用字典和列表构建多层结构
order_dict = collections.defaultdict(list)
for row in rows:
order = {'id': row[0], 'order_no': row[1], 'customer_id': row[2]}
detail = {'id': row[3], 'product_id': row[4], 'quantity': row[5]}
order_dict[(order['id'], order['order_no'], order['customer_id'])].append(detail)
# 打印多层结构
for order_key, detail_list in order_dict.items():
order = {'id': order_key[0], 'order_no': order_key[1], 'customer_id': order_key[2]}
print(order)
print(detail_list)
```
运行结果将会是:
```
{'id': 1, 'order_no': '20210101', 'customer_id': 1001}
[{'id': 1, 'product_id': 2001, 'quantity': 2}, {'id': 2, 'product_id': 2002, 'quantity': 1}]
{'id': 2, 'order_no': '20210102', 'customer_id': 1002}
[{'id': 3, 'product_id': 2001, 'quantity': 3}]
```
可以看到,最终的结果是一个字典和列表的嵌套结构,其中字典表示一个订单,列表表示这个订单对应的所有订单详情。
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