如何以Pythonic方式按list1顺序对三个字典列表按共同值分组？

问题背景 #

现有三个字典列表：

list1 = [
  {'a': 1, 'fruit': 'apple', 'thing': 'aeroplane'}, 
  {'b': 2, 'fruit': 'banana', 'thing': 'bicycle'}, 
  {'c': 3, 'fruit': 'cherry', 'thing': 'chair'}
]

list2 = [
  {'fruit': 'apple', 'color': 'green'}, 
  {'fruit': 'banana', 'color': 'yellow'}, 
  {'fruit': 'cherry', 'color': 'red'}
]

list3 = [
  {'thing': 'aeroplane', 'capacity': 100}, 
  {'thing': 'bicycle', 'capacity': 2}, 
  {'thing': 'chair', 'capacity': 1}
]

需求：将三个列表按共同关联值分组，分组顺序严格遵循list1的顺序，最终得到如下结构：

what_i_want = [
  [
    {'a': 1, 'fruit': 'apple', 'thing': 'aeroplane'}, 
    {'fruit': 'apple', 'color':'green'}, 
    {'thing': 'aeroplane', 'capacity': 100}
  ],
  [
    {'b': 2, 'fruit': 'banana', 'thing': 'bicycle'}, 
    {'fruit': 'banana', 'color':'yellow'}, 
    {'thing': 'bicycle', 'capacity': 2}
  ],
  [
    {'c': 3, 'fruit': 'cherry', 'thing': 'chair'}, 
    {'fruit': 'cherry', 'color': 'red'}, 
    {'thing': 'chair', 'capacity': 1}
  ]
]

实际场景中各列表包含超100个无序字典，关联值为计算机生成ID，要求实现方式Pythonic且迭代次数最少。

最优解决方案 #

代码实现 #

# 构建list2的映射：以fruit为键，对应字典为值
fruit_map = {item['fruit']: item for item in list2}
# 构建list3的映射：以thing为键，对应字典为值
thing_map = {item['thing']: item for item in list3}

# 按list1的顺序组装分组结果
what_i_want = [
    [item, fruit_map[item['fruit']], thing_map[item['thing']]]
    for item in list1
]

思路解析 #

1. 预构建映射表：将list2和list3分别转换成字典映射，把用于关联的字段（示例中为fruit和thing）作为键，对应的字典作为值。这一步仅需遍历list2和list3各一次，时间复杂度为O(m + k)（m、k为两个列表的长度）。
2. 按顺序组装分组：直接遍历list1的每个元素，通过映射表以O(1)的时间复杂度快速找到list2和list3中对应的关联字典，组成分组。这一步遍历list1一次，时间复杂度O(n)。
3. 适配实际场景：如果实际用计算机生成ID作为关联键，只需将映射表的键替换为ID字段即可。例如三个列表都有id字段时，修改映射表为{item['id']: item for item in list2}和{item['id']: item for item in list3}，遍历list1时用item['id']去映射表查找。

优势说明 #

这种方式的总时间复杂度为O(n + m + k)，是理论上的最优复杂度，远优于需要排序的groupby方案（排序时间复杂度O(n log n)），且逻辑直观简洁，完全符合Pythonic风格，适合处理大规模无序字典列表的关联分组需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FahdS