data_dict = defaultdict(list) for row in wb[sheet_name].iter_rows(min_row=2, min_col=3, max_col=3): if row[3].value == datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d'): data_dict[row[3].value].append([cell.value for cell in row])是什麽意思
时间: 2024-03-29 20:35:20 浏览: 11
这段代码是使用Python的collections模块中的defaultdict类来创建一个字典data_dict,并将Excel表格中指定的列数据按日期进行分组,即将具有相同日期的行数据归为一组。具体来说,wb是一个已打开的Excel工作簿对象,sheet_name是一个工作表的名称。iter_rows是一个方法,用于迭代指定工作表的所有行数据,min_row、min_col和max_col参数用于限定迭代的范围,这里只迭代第3列数据(min_col=3,max_col=3)。如果该行数据的第4列的值等于当前日期,即datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d'),则将该行数据添加到data_dict字典中对应日期的值(一个列表)中。其中,defaultdict类是一个字典的子类,它重载了一个方法并添加了一个可写的实例变量。当一个键第一次出现时,defaultdict会调用一个工厂函数(这里是list),为该键生成一个默认值,这里是一个空列表。这样,就可以避免在向字典添加新键时出现KeyError异常。最终,data_dict中存储的是按日期分组后的所有行数据。
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_press_time_dict = defaultdict(list)
`defaultdict` 是 Python 内置的一个类,它继承自 `dict` 类,但可以指定一个默认值类型,当访问一个不存在的键时,会自动创建一个默认值作为该键的值。这个类通常用于统计词频、分组计数等场景。
这段代码中,`defaultdict(list)` 创建了一个默认值类型为列表的 `defaultdict` 对象 `_press_time_dict`。也就是说,当访问一个不存在的键时,会自动创建一个空列表作为该键的值。这个 `_press_time_dict` 对象用于记录按键按下的时间(毫秒级),每个键对应的值是一个时间戳列表,记录了该键每次按下的时间。
例如,可以使用以下代码向 `_press_time_dict` 中添加数据:
```python
from collections import defaultdict
_press_time_dict = defaultdict(list)
# 添加数据
_press_time_dict['a'].append(1000)
_press_time_dict['b'].append(2000)
_press_time_dict['a'].append(3000)
print(_press_time_dict) # 输出 defaultdict(<class 'list'>, {'a': [1000, 3000], 'b': [2000]})
```
这个例子中,我们首先创建了一个默认值类型为列表的 `defaultdict` 对象 `_press_time_dict`。然后,我们向 `_press_time_dict` 中添加了三个键值对,分别是 `'a': [1000]`、`'b': [2000]` 和 `'a': [3000]`。由于 `'a'` 键已经存在,因此会将时间戳 `3000` 添加到该键对应的列表中。最终,我们得到了一个包含键 `'a'` 和 `'b'` 的 `_press_time_dict` 对象,每个键对应的值是按键按下的时间戳列表。
degree_dict = defaultdict()
degree_dict是一个使用collections模块中的defaultdict函数创建的字典对象。它的作用是在字典中初始化一个默认值,以避免在对字典进行访问和操作时出现KeyError错误。
在创建degree_dict时,可以通过传递一个参数来指定默认值的类型。例如,如果我们使用degree_dict = defaultdict(int),那么默认值类型将为整数(即默认值为0)。如果我们使用degree_dict = defaultdict(list),那么默认值类型将为列表(即默认值为空列表)。
当我们在degree_dict中使用一个不存在的键访问对应的值时,如果该键不存在,defaultdict会自动创建一个新的键,并将其与默认值关联起来。这样,我们可以在之后的操作中使用该键,而不会出现KeyError错误。这一特性在处理字典中的计数或记录数据时非常有用。
例如,假设我们有一个degree_dict记录了每个人的学位信息,我们可以这样使用:
```python
from collections import defaultdict
degree_dict = defaultdict(str) # 默认值类型为字符串
# 添加学位信息
degree_dict['Alice'] = '博士'
degree_dict['Bob'] = '硕士'
degree_dict['Charlie'] = '本科'
# 访问学位信息
print(degree_dict['Alice']) # 输出:博士
print(degree_dict['Eve']) # 输出:(空字符串)
# 遍历学位信息
for name, degree in degree_dict.items():
print(name, degree)
```
上述代码运行时,无论是访问不存在的键还是遍历时访问未赋值的键,都会得到一个默认值。这样就避免了KeyError错误,在处理字典时更加方便和安全。