如何不使用exec将字典键作为新变量名批量赋值？

解决方案 #

推荐方案：用字典集中存储动态变量

直接生成独立变量会导致命名空间混乱，后续维护排查都麻烦，最规范的做法是用一个字典来统一存放这些动态生成的内容：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('file.csv')
my_dict = {'Freq_0': 'i', 'Freq_2': 'am', 'Freq_3': 'stuck'}

# 初始化一个字典用来存所有生成的变量
result_store = {}

for k in my_dict.keys():
    # 用f-string拼接键名，把对应列的列表存进去
    result_store[f'phase_shift_{k}'] = df['1st col'].tolist()
    result_store[f'imbalance_{k}'] = df['2nd col'].tolist()
    result_store[f'sum_{k}'] = df['3rd col'].tolist()

访问方式：比如要获取原本想命名为phase_shift_Freq_0的变量，直接用result_store['phase_shift_Freq_0']即可，和直接调用变量名一样方便，且所有相关变量都集中管理，不会污染全局环境。

备选方案：写入全局/局部命名空间（不推荐）

如果你一定要把这些变量直接放到全局或局部命名空间里，可以借助globals()或locals()字典，但这种方式容易引发命名冲突，代码可读性和可维护性差，仅作了解：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('file.csv')
my_dict = {'Freq_0': 'i', 'Freq_2': 'am', 'Freq_3': 'stuck'}

for k in my_dict.keys():
    # 写入全局命名空间
    globals()[f'phase_shift_{k}'] = df['1st col'].tolist()
    globals()[f'imbalance_{k}'] = df['2nd col'].tolist()
    globals()[f'sum_{k}'] = df['3rd col'].tolist()

之后你就可以直接用phase_shift_Freq_0这类变量名访问，但不建议在正式代码中这么用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Irvs