Python實現(xiàn)json對值進行模糊搜索的示例詳解
我經(jīng)常使用json進行存儲配置,于是常常遇到這樣的問題:如果想要對某個數(shù)組里的值進行模糊搜索,同時輸出相關(guān)的其他數(shù)組相同位置的的值該如何實現(xiàn)呢?
思路
代入實際案例來思考一下我的解法
數(shù)據(jù)
{
"name": [
"電飯煲版廣式臘腸煲飯",
"電飯煲燒雞",
"電飯煲燜面"],
"ingredients": [
"臘腸、米",
"雞肉、洋蔥、菌菇",
"豬肉、面食"],
"url": [
"https://www.***.com/video/BV1NE411Q7Jj",
"https://www.***.com/video/BV1T54y1U7Cu",
"https://www.***.com/video/BV14b411q7rM"
"https://www.***.com/video/BV1K441157rz"],
"difficulty": [
"簡單",
"簡單",
"簡單"],
"tag": [
"廣式",
"好吃",
"健康餐"],
"practice": [
"炒",
"燒",
"蒸"
""],
"tool": [
"電飯煲",
"電飯煲",
"電飯煲"
""]
}這是一個菜譜json。
假如我現(xiàn)在被隔離在家了,手頭上只有零星的食材,我想根據(jù)手頭上的食材來看看我都能做出什么菜。
那么這該如何實現(xiàn)呢?
解法一
假如已知我手上的食物有牛肉、洋蔥。那么我可以這樣實現(xiàn)
- 遍歷json,然后分別創(chuàng)建數(shù)組變量存儲name、ingredients、url、difficulty等json數(shù)組內(nèi)容
- 遍歷ingredients數(shù)組,模糊匹配是否與我手頭上的食物一致
- 如果一致,將數(shù)據(jù)加入新的數(shù)組中,同時把相同位置的name、url、difficulty等json數(shù)組內(nèi)容也分別加入新的數(shù)組中
- 同時輸出各個數(shù)組的內(nèi)容
顯而易見,這種解法太呆了,于是我想還有哪里可以優(yōu)化呢?
解法二
于是我又想到了另一種寫法
- 只遍歷一次json并存儲,然后再存儲一組需要模糊匹配的內(nèi)容數(shù)組(這個內(nèi)容數(shù)組可以是你想匹配的任何值所在的對應(yīng)數(shù)組,例如想模糊匹配菜名,就只需要存儲name數(shù)組,想模糊匹配食材,就只需要存儲ingredients數(shù)組)
- 模糊匹配是否與我手頭上的食物一致并記錄下位置
- 通過位置取其他相關(guān)的其他數(shù)組相同位置的的值
這個解法的關(guān)鍵在于,因為各個數(shù)組的長度相同,所以獲取一次位置即可同時知道其他對應(yīng)數(shù)值所在的對應(yīng)數(shù)組中的位置
說的有點繞,直接上代碼。
代碼實現(xiàn)
首先取菜譜數(shù)據(jù)
# 取菜譜json
def get_record():
url = "./menu.json"
if not os.path.isfile(url):
return "菜譜獲取失敗"
fo = open(url, "r", encoding='utf-8')
ele_json = loads(fo.read())
return ele_json模糊搜索實現(xiàn)
# 模糊搜索
def fuzzyfinder(user_input, collection_key_list):
suggestions = []
pattern = '.*?'.join(user_input) # Converts 'djm' to 'd.*?j.*?m'
regex = compile(pattern) # Compiles a regex.
a = 0
for item in collection_key_list:
match = regex.search(item) # Checks if the current item matches the regex.
if match:
suggestions.append(a)
a = a + 1
return suggestionsuser_input 和 collection_key_list 分別表示 關(guān)鍵字 和 欲模糊匹配的數(shù)組suggestions數(shù)組 存儲了模糊匹配上了的數(shù)值的位置
最后根據(jù)實際情況進行數(shù)據(jù)取出使用即可。
在本例子里,就是取出菜譜
def get_cook(key):
# 進一步解析資源json
al_dict = get_record()
collection_key = [] # 用來模糊匹配的key
for b in al_dict['ingredients']:
collection_key.append(b)
fuzzyfinder_i_list = fuzzyfinder(key, collection_key) # 模糊搜索資源
fuzzyfinder_i_len = len(fuzzyfinder_i_list)
if fuzzyfinder_i_len > 0:
if collection_key[fuzzyfinder_i_list[0]].replace("、", "") == key.replace("、", ""):
return "".join([al_dict['name'][fuzzyfinder_i_list[0]], "丨", al_dict['ingredients'][fuzzyfinder_i_list[0]],
"\nB站教程BV號:", al_dict['url'][fuzzyfinder_i_list[0]], "\n難度:",
al_dict['difficulty'][fuzzyfinder_i_list[0]], "丨標(biāo)簽:", al_dict['tag'][fuzzyfinder_i_list[0]],
"\n方法:", al_dict['practice'][fuzzyfinder_i_list[0]], "丨工具:",
al_dict['tool'][fuzzyfinder_i_list[0]]])
elif collection_key[fuzzyfinder_i_list[fuzzyfinder_i_len - 1]].replace("、", "") == key.replace("、", ""):
return "".join([al_dict['name'][fuzzyfinder_i_list[fuzzyfinder_i_len - 1]], "丨",
al_dict['ingredients'][fuzzyfinder_i_list[fuzzyfinder_i_len - 1]],
"\nB站教程BV號:", al_dict['url'][fuzzyfinder_i_list[fuzzyfinder_i_len - 1]], "\n難度:",
al_dict['difficulty'][fuzzyfinder_i_list[fuzzyfinder_i_len - 1]], "丨標(biāo)簽:",
al_dict['tag'][fuzzyfinder_i_list[fuzzyfinder_i_len - 1]],
"\n方法:", al_dict['practice'][fuzzyfinder_i_list[fuzzyfinder_i_len - 1]], "丨工具:",
al_dict['tool'][fuzzyfinder_i_list[fuzzyfinder_i_len - 1]]])
else:
re_text = "未找到精準(zhǔn)關(guān)鍵詞,模糊搜索到以下內(nèi)容:\n"
for c in fuzzyfinder_i_list:
re_text = "".join(
[re_text, al_dict['name'][c], "丨", al_dict['ingredients'][c], "\nB站教程BV號:",
al_dict['url'][c], "\n難度:", al_dict['difficulty'][c],
"丨標(biāo)簽:", al_dict['tag'][c], "\n方法:", al_dict['practice'][c],
"丨工具:", al_dict['tool'][c], "\n"])
return re_text
else:
content = "".join(["未找到" + key + "相關(guān)菜譜"])
return content這個寫法可以同時解決精準(zhǔn)匹配和模糊匹配問題,精準(zhǔn)匹配結(jié)果一般是數(shù)組第一個或最后一個,所以只需要判斷一下首尾是否與關(guān)鍵字相同即可
結(jié)果
來看一下效果
精準(zhǔn)匹配
if __name__ == "__main__":
print(get_cook("胡蘿卜、牛肉、洋蔥"))
>>>胡蘿卜燉牛肉丨胡蘿卜、牛肉、洋蔥
>>>B站教程BV號:https://www.***.com/video/BV1UR4y1V7nV
>>>難度:困難丨標(biāo)簽:法式
>>>方法:燉丨工具:一口大鍋模糊匹配
if __name__ == "__main__":
print(get_cook("牛肉、洋蔥"))
>>>未找到精準(zhǔn)關(guān)鍵詞,模糊搜索到以下內(nèi)容:
>>>電飯煲羅宋湯丨牛肉、番茄、洋蔥、芹菜、胡蘿卜、土豆、卷心菜
>>>B站教程BV號:https://www.***.com/video/BV16Q4y1m7nU
>>>難度:簡單丨標(biāo)簽:雜燴
>>>方法:丨工具:電飯煲
>>>胡蘿卜燉牛肉丨胡蘿卜、牛肉、洋蔥
>>>B站教程BV號:https://www.***.com/video/BV1UR4y1V7nV
>>>難度:困難丨標(biāo)簽:法式
>>>...問題解決
到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)json對值進行模糊搜索的示例詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python json值模糊搜索內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
使用python調(diào)用llama3進行對話的操作步驟
Meta?已將最新的?LLaMa3?進行了開源,因此,我們也可以方便的使用?Python?進行?LLaMa3?模型的調(diào)用和開發(fā),本文給大家介紹了如何使用?python?調(diào)用?llama3?進行對話,需要的朋友可以參考下2024-09-09
全面了解Python的getattr(),setattr(),delattr(),hasattr()
下面小編就為大家?guī)硪黄媪私釶ython的getattr(),setattr(),delattr(),hasattr()。小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2016-06-06
關(guān)于CUDA out of memory的解決方案
這篇文章主要介紹了關(guān)于CUDA out of memory的解決方案,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-02-02
python 尋找優(yōu)化使成本函數(shù)最小的最優(yōu)解的方法
這篇文章主要介紹了python 尋找優(yōu)化使成本函數(shù)最小的最優(yōu)解的方法,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-12-12

