Python - 嵌套字典与元组哈希对比？

Question

我在想，使用嵌套字典和用元组做哈希在Python中各有什么优缺点呢？

这里的背景是，我在写一个小脚本，用来给会议的与会者分配“研讨会”。

每个研讨会都有几个属性（比如周、天、主题等等）。我们用其中四个属性来给每个与会者分配研讨会，也就是说，每个代表也会有周/天/主题等信息。

现在，我用一个嵌套字典来存储我的研讨会：

workshops = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda:defaultdict(lambda:defaultdict(dict))))

with open(input_filename) as input_file:
    workshop_reader = csv.DictReader(input_file, dialect='excel')

    for row in workshop_reader:
        workshops[row['Week ']][row['Stream']][row['Strand']][row['Day']] = row

return workshops

然后我可以用这个数据结构来给每个与会者分配他们的研讨会。

问题是，后来我需要遍历每个研讨会，并给它们分配一个ID（这个ID存储在另一个系统里），这就需要一层一层地解开这个结构。

第一个问题是，有没有其他方法可以创建一个二级索引，用字符串（研讨会名称）作为键？也就是说，我还是会有四层的嵌套字典，但我也可以根据名称来查找单独的条目。

第二个问题是，如何用元组作为键来实现类似的效果？你觉得使用这种方法有什么优势吗？会不会更简洁，或者更容易使用？（这种一层层解开的过程有点麻烦，我觉得不太友好）。

或者你有没有推荐其他的数据结构，可能更好、更容易访问或操作的？

谢谢，
Victor

Answer 1

一般来说，如果你需要把字典嵌套在一起，最好用类来代替。嵌套字典在调试的时候会变得很复杂，不容易管理。而使用类的话，你可以区分不同类型的字典，这样就简单多了。:)

Answer 2

class Workshop(object):
  def __init__(self, week, stream, strand, day, name):
    self.week = week
    self.stream = stream
    self.day = day
    self.strand = strand
    self.name = name

...
for row in workshop_reader:
  workshops['name'] = Workshop(...)

这仅仅是在名字是工作坊的唯一属性的情况下才成立（也就是说，不能有名字重复的工作坊）。
另外，你也可以很方便地给每个工作坊对象在工作坊字典里分配一个ID。