从字典列表中获取值列表

假设每个字典都有一个value键，你可以写(假设你的列表名为l)

[d['value'] for d in l]

如果value可能缺失，您可以使用

[d['value'] for d in l if 'value' in d]

[x['value'] for x in list_of_dicts]

下面是使用map()和lambda函数的另一种方法:

>>> map(lambda d: d['value'], l)

，其中l是列表。 我这样看“最性感”，但我会用列表理解来做。

>>> map(lambda d: d.get('value', 'default value'), l)

更新:我也不是lambdas的大粉丝，我更喜欢命名事物…这就是我的做法:

>>> import operator
>>> get_value = operator.itemgetter('value')
>>> map(get_value, l)

我甚至会进一步创建一个明确表示我想要实现的功能:

>>> import operator, functools
>>> get_value = operator.itemgetter('value')
>>> get_values = functools.partial(map, get_value)
>>> get_values(l)
... [<list of values>]

在Python 3中，由于map返回一个迭代器，所以使用list返回一个列表，例如list(map(operator.itemgetter('value'), l))。

对于这样一个非常简单的情况，像Ismail Badawi的回答这样的理解绝对是可行的。

但是，当事情变得更加复杂，并且需要开始编写包含复杂表达式的多子句或嵌套推导时，就值得考虑其他替代方案了。有几种不同的(准)标准方法可以在嵌套的字典和列表结构上指定xpath样式的搜索，例如JSONPath、DPath和KVC。在PyPI上有很好的库供他们使用。

下面是一个名为dpath的库的示例，展示了它如何简化更复杂的东西:

>>> dd = {
...     'fruits': [{'value': 'apple', 'blah': 2}, {'value': 'banana', 'blah': 3}],
...     'vehicles': [{'value': 'cars', 'blah':4}]}


>>> {key: [{'value': d['value']} for d in value] for key, value in dd.items()}
{'fruits': [{'value': 'apple'}, {'value': 'banana'}],
'vehicles': [{'value': 'cars'}]}


>>> dpath.util.search(dd, '*/*/value')
{'fruits': [{'value': 'apple'}, {'value': 'banana'}],
'vehicles': [{'value': 'cars'}]}

或者，使用jsonpath-ng:

>>> [d['value'] for key, value in dd.items() for d in value]
['apple', 'banana', 'cars']
>>> [m.value for m in jsonpath_ng.parse('*.[*].value').find(dd)]
['apple', 'banana', 'cars']

乍一看，这个可能不那么简单，因为find返回匹配对象，它包括所有类型的东西，除了匹配的值，比如直接到每个项的路径。但对于更复杂的表达式，能够为每个*指定一个像'*.[*].value'这样的路径，而不是一个理解子句，会有很大的不同。另外，JSONPath是一个语言无关的规范，甚至有在线测试人员可以非常方便地进行调试。

一个非常简单的方法是:

list1=['']
j=0
for i in com_list:
if j==0:
list1[0]=(i['value'])
else:
list1.append(i['value'])
j+=1

输出:

['apple'， 'banana'， 'cars']

我想简单如下就能给你你想要的。

In[5]: ll = [{'value': 'apple', 'blah': 2}, {'value': 'banana', 'blah': 3} , {'value': 'cars', 'blah':4}]
In[6]: ld = [d.get('value', None) for d in ll]
In[7]: ld
Out[7]: ['apple', 'banana', 'cars']

你也可以通过map和lambda的组合来做到这一点，但是列表理解看起来更优雅和python化。

对于一个较小的输入列表，理解是要走的路，但如果输入真的很大，那么我猜生成器是理想的方式。

In[11]: gd = (d.get('value', None) for d in ll)
In[12]: gd
Out[12]: <generator object <genexpr> at 0x7f5774568b10>
In[13]: '-'.join(gd)
Out[13]: 'apple-banana-cars'

这里是对所有可能的更大投入的解决方案的比较

 In[2]: l = [{'value': 'apple', 'blah': 2}, {'value': 'banana', 'blah': 3} , {'value': 'cars', 'blah':4}] * 9000000
In[3]: def gen_version():
...:     for i in l:
...:         yield i.get('value', None)
...:
In[4]: def list_comp_verison():
...:     return [i.get('value', None) for i in l]
...:
In[5]: def list_verison():
...:     ll = []
...:     for i in l:
...:         ll.append(i.get('value', None))
...:     return ll
In[10]: def map_lambda_version():
...:      m = map(lambda i:i.get('value', None), l)
...:      return m
...:
In[11]: %timeit gen_version()
172 ns ± 0.393 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
In[12]: %timeit map_lambda_version()
203 ns ± 2.31 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
In[13]: %timeit list_comp_verison()
1.61 s ± 20.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
In[14]: %timeit list_verison()
2.29 s ± 4.58 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

正如你所看到的，生成器是一个比其他更好的解决方案，map也比生成器慢，原因我将留给OP来解决。

按照示例——

songs = [
{"title": "happy birthday", "playcount": 4},
{"title": "AC/DC", "playcount": 2},
{"title": "Billie Jean", "playcount": 6},
{"title": "Human Touch", "playcount": 3}
]


print("===========================")
print(f'Songs --> {songs} \n')
title = list(map(lambda x : x['title'], songs))
print(f'Print Title --> {title}')


playcount = list(map(lambda x : x['playcount'], songs))
print(f'Print Playcount --> {playcount}')
print (f'Print Sorted playcount --> {sorted(playcount)}')


# Aliter -
print(sorted(list(map(lambda x: x['playcount'],songs))))

从python字典列表中获取键值?

1. 从python字典列表中获取键值?

例:

data =
[{'obj1':[{'cpu_percentage':'15%','ram':3,'memory_percentage':'66%'}]},
{'obj2': [{'cpu_percentage':'0','ram':4,'memory_percentage':'35%'}]}]

对于数据中的d:

  for key,value in d.items():


z ={key: {'cpu_percentage': d['cpu_percentage'],'memory_percentage': d['memory_percentage']} for d in value}
print(z)

输出:

{'obj1': {'cpu_percentage': '15%', 'memory_percentage': '66%'}}
{'obj2': {'cpu_percentage': '0', 'memory_percentage': '35%'}}

请试试这个。

d =[{'value': 'apple', 'blah': 2},  {'value': 'banana', 'blah': 3} , {'value':
'cars', 'blah': 4}]
b=d[0]['value']
c=d[1]['value']
d=d[2]['value']
new_list=[b,c,d]
print(new_list)

输出:

['apple', 'banana', 'cars']

使用列表推导式

输入:

d = [{'value': 'apple', 'blah': 2}, {'value': 'banana', 'blah': 3}, {'value': 'cars', 'blah': 4}]
    

        

values = [i['value'] for i in d]


print(values)

输出:

['apple', 'banana', 'cars']