Python-сообщество

Gosha777 · Авг. 11, 2017 20:40:17

Здравствуйте! Возникла задача обрабатывать сложные массивы данных, подобные таким https://drive.google.com/file/d/0B8aFBhCzlCNcb0wyZ1hmd2FlSHM/view?usp=sharing. Хотелось бы узнать, есть ли способы более удобные, чтобы добраться до конечных необходимых данных, более удобные, чем циклы for? Генераторы на больших массивах, тоже, вроди как, не удобны. Возможно, есть какая-то библиотека для таких целей?

JOHN_16 · Авг. 11, 2017 21:39:37

а собственно - в чем сложность? Какие у вас проблемы?
P.S. не подумал бы никогда назвать такие данные сложными

_________________________________________________________________________________
полезный блог о python john16blog.blogspot.com

Gosha777 · Авг. 11, 2017 21:43:50

JOHN_16
а собственно - в чем сложность? Какие у вас проблемы?
P.S. не подумал бы никогда назвать такие данные сложными

Я и не говорю, что у меня есть какая-то неразрешимая проблема. Данные сложные по той причине, что в них много вложений, которые содержат как списки, так и словари.

Проблема только в том, что, если раскрывать путём цикла for или генераторов, то часто выходит довольно много лишнего кода. Да и, вообще, это не так наглядно и красиво выглядит с первого взгляда.

Вот думал, может кто-то знает, возможно, какую-то библиотеку для таких задач…

doza_and · Авг. 11, 2017 23:43:19

По идее в таких случаях может использоваться подход как в xpath. Но для начала вам надо прикинуть ваша задача решается таким способом? Ну или покажите что вы хотите делать с этими данными.

scidam · Авг. 12, 2017 10:17:32

Gosha777
Возможно, есть какая-то библиотека для таких целей?

Возможно, ответ прост, и подходящая библиотека – json.

Можно также посмотреть на формат данных HDF5, например. Для него тоже есть библиотека на Python.

den4ik · Авг. 27, 2017 08:17:54

Дополню

 with open('filename.ext') as f:
    fat_dict = json.load(f)
pending_withdrawal_from_bitskins = fat_dict['pending_withdrawal_from_bitskins']

Python-сообщество

Уведомления

#1 Авг. 11, 2017 20:40:17

Раскрытие сложных массивов данных

#2 Авг. 11, 2017 21:39:37

Раскрытие сложных массивов данных

#3 Авг. 11, 2017 21:43:50

Раскрытие сложных массивов данных

#4 Авг. 11, 2017 23:43:19

Раскрытие сложных массивов данных

#5 Авг. 12, 2017 10:17:32

Раскрытие сложных массивов данных

#6 Авг. 27, 2017 08:17:54

Раскрытие сложных массивов данных

Board footer