基于双字典实现Python单行布尔标记对应分值累加计算

完全可以通过单行代码实现和原多行if分支完全等价的统计逻辑，两种常用实现如下：

无额外依赖、鲁棒性最优的实现 #

直接使用生成器表达式配合内置sum函数即可，无需导入第三方工具：
score = sum(scores.get(attr, 0) * is_triggered for attr, is_triggered in data.items())

逻辑说明 #

• Python中布尔值True等价于整数1，False等价于整数0，分值与布尔值相乘后，触发的属性会保留对应分值，未触发的属性会被乘0抵消
• 使用scores.get(attr, 0)取分值，可避免因两个字典键不完全匹配触发KeyError，鲁棒性更强
• 不依赖字典的键排列顺序，无论两个字典的键位置如何变动，都能正确匹配对应分值
  针对你给出的测试数据，运行该代码会直接得到结果500，和原多行逻辑计算结果完全一致。

要求使用itertools工具集的实现 #

如果必须使用itertools工具集，可借助itertools.compress的筛选能力实现计算，为了避免字典顺序差异导致的错配，需要先按分值字典的键顺序对齐布尔判定结果：

import itertools
score = sum(itertools.compress(scores.values(), (data.get(attr, False) for attr in scores.keys())))

这种写法的逻辑是：严格按照scores字典的键顺序，从data中取出对应属性的布尔判定结果，再通过compress保留所有判定为True的属性对应的分值，最后求和得到总分。
如果偷懒直接写sum(itertools.compress(scores.values(), data.values()))，会强依赖两个字典的键插入顺序完全一致，在Python 3.7之前的版本可能直接出错，后续修改字典的键增删顺序也容易引发分值错配，不推荐这种简化写法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rodrigo