Python字典列表按城市分组提取姓名的替代实现方案有哪些？

方案1：使用collections.defaultdict（最推荐，高效简洁） #

这个方案时间复杂度为O(n)，仅需遍历一次原列表，不会修改原数据，适配任意数量的同城市人员：

from collections import defaultdict

res = defaultdict(list)
for item in data:
    res[item["city"]].append(item["name"])

# 如需转普通字典可执行这一步，直接用defaultdict也支持正常字典操作
res = dict(res)
print(res)

输出和你期望的结果完全一致。

方案2：无依赖的普通字典实现 #

不想导入额外模块的话，可以用字典的setdefault方法，逻辑和上面一致：

res = {}
for item in data:
    res.setdefault(item["city"], []).append(item["name"])
print(res)

方案3：使用itertools.groupby（适合已按城市排序的场景） #

如果你的原列表已经按city字段排序，或者不介意多一步排序开销，可以用这个更函数式的写法：

from itertools import groupby

res = {
    city: [item["name"] for item in group]
    for city, group in groupby(sorted(data, key=lambda x: x["city"]), key=lambda x: x["city"])
}
print(res)

原代码可优化点 #

你当前的实现有几个明显的问题：

• 会直接修改原data列表里的字典对象，产生不必要的副作用
• 仅能处理每个城市最多2个人员的场景，如果某个城市有3个及以上的人结果就会出错
• 多次遍历、翻转列表、合并字典，做了很多无效操作，性能远低于上面的方案
• 用set去重会打乱名字的原有顺序，如果有重名人员还会丢失数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rikky Bhai