如何将嵌套的OrderedDict转换为dict？

Question

我有一个嵌套的OrderedDict我想转换成dict。在其上应用dict()显然只转换最后一个条目的最外层。

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict(
    [
        (u'name', u'Alice'),
        (u'ID', OrderedDict(
            [
                (u'type', u'card'),
                (u'nr', u'123')
            ]
        )),
        (u'name', u'Bob'),
        (u'ID', OrderedDict(
            [
                (u'type', u'passport'),
                (u'nr', u'567')
            ]
        ))
    ]
)

print(dict(od))

输出：

{u'name': u'Bob', u'ID': OrderedDict([(u'type', u'passport'), (u'nr', u'567')])}

是否有直接方法转换所有发生的事件？

Answer 1

最简单的解决方案是使用json转储和加载

from json import loads, dumps
from collections import OrderedDict

def to_dict(input_ordered_dict):
    return loads(dumps(input_ordered_dict))

注意：以上代码适用于json称为可序列化对象的字典。可以找到默认对象类型列表here

因此，如果有序字典不包含特殊值，这就足够了。

编辑：根据评论，让我们改进上面的代码。假设input_ordered_dict可能包含默认情况下无法由json序列化的自定义类对象。 在这种情况下，我们应该将json.dumps的default参数与我们的自定义序列化程序一起使用。

（例如）：

from collections import OrderedDict as odict
from json import loads, dumps

class Name(object):
    def __init__(self, name):
        name = name.split(" ", 1)
        self.first_name = name[0]
        self.last_name = name[-1]

a = odict()
a["thiru"] = Name("Mr Thiru")
a["wife"] = Name("Mrs Thiru")
a["type"] = "test" # This is by default serializable

def custom_serializer(obj):
    if isinstance(obj, Name):
        return obj.__dict__

b = dumps(a) 
# Produces TypeError, as the Name objects are not serializable
b = dumps(a, default=custom_serializer)
# Produces desired output

这个例子可以进一步扩展到更大的范围。我们甚至可以添加过滤器或修改必要性的值。只需在custom_serializer函数中添加一个else部分

def custom_serializer(obj):
    if isinstance(obj, Name):
        return obj.__dict__
    else:
        # Will get into this if the value is not serializable by default 
        # and is not a Name class object
        return None

对于自定义序列化程序，在顶部给出的函数应为：

from json import loads, dumps
from collections import OrderedDict

def custom_serializer(obj):
    if isinstance(obj, Name):
        return obj.__dict__
    else:
        # Will get into this if the value is not serializable by default 
        # and is also not a Name class object
        return None

def to_dict(input_ordered_dict):
    return loads(dumps(input_ordered_dict, default=custom_serializer))

Answer 2

这应该有效：

import collections

def deep_convert_dict(layer):
    to_ret = layer
    if isinstance(layer, collections.OrderedDict):
        to_ret = dict(layer)

    try:
        for key, value in to_ret.items():
            to_ret[key] = deep_convert_dict(value)
    except AttributeError:
        pass

    return to_ret

尽管，正如jornsharpe所提到的，可能没有理由这样做——一个OrderedDict（按设计）在一个dict做的地方工作。

Answer 3

注意：此答案仅部分正确，请检查https://stackoverflow.com/a/25057250/1860929以了解有关dict为何大小相同的更多信息。

原始答案

这并不能回答转换的问题，更多的是关于需要做什么的问题。

一个OrderedDict的大小是Dict的两倍的基本假设是有缺陷的。检查这个：

import sys
import random
from collections import OrderedDict

test_dict = {}
test_ordered_dict = OrderedDict()

for key in range(10000):
    test_dict[key] = random.random()
    test_ordered_dict[key] = random.random()

sys.getsizeof(test_dict)
786712

sys.getsizeof(test_ordered_dict)
786712

基本上两个都是同样大小的。

然而，操作所需的时间并不相同，事实上，创建一个大字典（具有100-10000个键）比创建具有相同键的OrderedDict快7-8倍左右。（在ipython中使用%timeit验证）

import sys
import random
from collections import OrderedDict


def operate_on_dict(r):
    test_dict = {}
    for key in range(r):
        test_dict[key] = random.random()

def operate_on_ordered_dict(r):
    test_ordered_dict = OrderedDict()
    for key in range(r):
        test_ordered_dict[key] = random.random()

%timeit for x in range(100): operate_on_ordered_dict(100)
100 loops, best of 3: 9.24 ms per loop

%timeit for x in range(100): operate_on_dict(100)
1000 loops, best of 3: 1.23 ms per loop

因此，在IMO中，您应该专注于将数据直接读入dict并对其进行操作，而不是先创建OrderedDict，然后重复地将其转换为dict。