python生成器可以像字典一樣工作嗎？

Question

我有一個Excel電子表格中公司信息的大名單。我需要將公司信息放入我的程序中進行處理。

每家公司都有一個獨特的標籤，用於訪問公司。我可以使用標籤作爲鍵和公司信息作爲值創建字典，例如{label1: company1, label2: company2, ...}。通過這樣做，字典創建時，會消耗太多的內存。

是否可以創建一個可以像字典一樣使用的生成器？

Answer 1

您可以創建一個類，覆蓋__getitem__方法。像：

class Foo: 

    def __getitem__(self,key): 
     # ... 
     # process the key 
     # for example 
     return repr(key) 

現在，如果你創建一個Foo：

>>> somefoo = Foo() 
>>> somefoo['bar'] 
"'bar'" 
>>> somefoo[3] 
'3' 

所以語法它的工作原理 「有點」 像一本字典。

你也可以使用一個發電機與send足以證明in this answer：

def bar(): 
    while True: 
     key = yield 
     # process the key 
     # for example 
     yield repr(key) 

，並稱之爲：

>>> somebar = bar() 
>>> next(somebar) 
>>> somebar.send('bar') 
"'bar'" 
>>> next(somebar) 
>>> somebar.send(3) 
'3' 

Answer 2

假設你正面臨着被訪問鍵 - 問題來自csv文件的價值結構化數據，您有3個選項：

1. 將整個數據加載到字典中，然後將其作爲一個整體複製到RAM中，然後獲得快速，持續的訪問時間。這就是你說你想避免的。
2. 每當您想要通過密鑰訪問數據時，逐行搜索數據。這沒有任何內存開銷，但每次都需要掃描整個文檔，具有線性訪問時間。
3. 將數據使用或複製到某些支持基於磁盤索引的數據庫引擎（或任何鍵值存儲），允許恆定時間訪問，而不需要先將數據加載到內存中。

Answer 3

看來問題的主要目標是有一個對象，行爲像一本字典，而無需在RAM中字典的內容（OP：「通過做這種方式，在創建字典時，它吃掉了太多的記憶。「）。這裏的一個選擇是使用模仿Python字典API的sqlitedict，並使用Sqlite數據庫。

下面是從當前文檔的例子：

>>> # using SqliteDict as context manager works too (RECOMMENDED) 
>>> with SqliteDict('./my_db.sqlite') as mydict: # note no autocommit=True 
...  mydict['some_key'] = u"first value" 
...  mydict['another_key'] = range(10) 
...  mydict.commit() 
...  mydict['some_key'] = u"new value" 
...  # no explicit commit here 
>>> with SqliteDict('./my_db.sqlite') as mydict: # re-open the same DB 
...  print mydict['some_key'] # outputs 'first value', not 'new value'