python 多次分组 group by 嵌套字典(nested dict)

chunjihong

需求：在日常开发中，经常会遇到对某一可迭代序列多维度分组，得到按照维度先后的嵌套字典，例如，得到整个MySQL的information_schema.columns表中的所有数据，像动态生成和表对应的类，简化持久化的操作。之中就需要对每个columns里的数据进行db和table两个维度分组，把在同db且同table的数据组合在一起。

举个更简单的例子：

itertools.permutations(range(4), 3)  # 0,1,2三个数字排列组合


现在需要把组合中第一位一样的数据分组后，再把得到的结果中第三位一样的数据再分组，得到嵌套的字典。
直接给出解决方案:

def group2nesteddict(iterable, keys, idx=0):
''' group iterable to nested dict by keys ,
nested deep depend keys length
@param keys: functions for group
@return: defaultdict
>>> import itertools
>>> group2nesteddict(itertools.permutations(range(4), 3), [lambda x:x[0], lambda x:x[2]])
defaultdict(<type 'list'>
, {0: defaultdict(<type 'list'>,{1: [(0, 2, 1), (0, 3, 1)]
, 2: [(0, 1, 2), (0, 3, 2)]
, 3: [(0, 1, 3), (0, 2, 3)]}),
1: defaultdict(<type 'list'>,{0: [(1, 2, 0), (1, 3, 0)]
, 2: [(1, 0, 2), (1, 3, 2)]
, 3: [(1, 0, 3), (1, 2, 3)]}),
2: defaultdict(<type 'list'>,{0: [(2, 1, 0), (2, 3, 0)]
, 1: [(2, 0, 1), (2, 3, 1)]
, 3: [(2, 0, 3), (2, 1, 3)]}),
3: defaultdict(<type 'list'>,{0: [(3, 1, 0), (3, 2, 0)]
, 1: [(3, 0, 1), (3, 2, 1)]
, 2: [(3, 0, 2), (3, 1, 2)]})})
'''
x = reduce(lambda d, x:d.append_2_value_collection(keys[idx](x), x), iterable, GroupDict())
if idx != len(keys) - 1:
for k, v in x.items():
x[k] = group2nesteddict(v, keys, idx + 1)
return x


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