仅从 tsv 中的列索引生成“特殊”字典结构

想象一下这样一个制表符分隔的文件：

9606    1   GO:0002576  TAS -   platelet degranulation  -   Process
9606    1   GO:0003674  ND  -   molecular_function_z    -   Function
9606    1   GO:0003674  OOO -   molecular_function_z    -   Function
9606    1   GO:0005576  IDA -   extracellular region    -   Component
9606    1   GO:0005576  TAS -   extracellular region    -   Component
9606    1   GO:0005576  OOO -   extracellular region    -   Component
9606    1   GO:0005615  HDA -   extracellular spaces    -   Component
9606    1   GO:0008150  ND  -   biological_processes    -   Process
9606    1   GO:0008150  OOO -   biological_processes    -   Process
9606    1   GO:0008150  HHH -   biological_processes    -   Process
9606    1   GO:0008150  YYY -   biological_processes    -   Process
9606    1   GO:0031012  IDA -   extracellular matrix    -   Component
9606    1   GO:0043312  TAS -   neutrophil degranulat   -   Process

我想创建一个函数来接收包含要保存的信息的列数并返回“特殊”字典。我说“特殊”是因为在我的情况下，信息总是分类的，但它可能有不同的级别，而且我厌倦了不断编写为每个级别添加信息的逻辑。 （也许还有另一种方法，我无法搜索，所以，提前为我的无知道歉）

如果指定的列是8、2和3。8是类别最高的列，3是类别最低的列，可以得到预期的字典：

three_userinput = "8:2:3"
three = map(lambda x: int(x) - 1, three_userinput.split(":"))
DICT3 = {}
for line in file_handle:
info = line.split("\t")
    if info[three[0]] in DICT3:
        if info[three[1]] in DICT3[info[three[0]]]:
            DICT3[info[three[0]]][info[three[1]]].add(info[three[2]])
        else:
            DICT3[info[three[0]]][info[three[1]]] = set([info[three[2]]])
    else:
        DICT3[info[three[0]]] = {info[three[1]]:set([info[three[2]]])}

pprint.pprint(DICT3)

Output:

{'Component': {'1': set(['GO:0005576', 'GO:0005615', 'GO:0031012'])},
 'Function': {'1': set(['GO:0003674'])},
 'Process': {'1': set(['GO:0002576', 'GO:0008150', 'GO:0043312'])}}

现在有四列 8、2、3 和 4。8 是类别最高的列，4 是类别最低的列，可以获得预期的字典：

four_userinput = "8:2:3:4"
four = map(lambda x: int(x) - 1, four_userinput.split(":"))
DICT4 = {}
for line in file_handle:
    info = line.split("\t")
    if info[four[0]] in DICT4:
        if info[four[1]] in DICT4[info[four[0]]]:
            if info[four[2]] in DICT4[info[four[0]]][info[four[1]]]:
                DICT4[info[four[0]]][info[four[1]]][info[four[2]]].add(info[four[3]])
            else:
                DICT4[info[four[0]]][info[four[1]]][info[four[2]]] = set([info[four[3]]])
        else:
            DICT4[info[four[0]]][info[four[1]]] = {info[four[2]]:set([info[four[3]]])}
    else:
        DICT4[info[four[0]]] = {info[four[1]]:{info[four[2]]:set([info[four[3]]])}}

pprint.pprint(DICT4)

Output:

{'Component': {'1': {'GO:0005576': set(['IDA', 'OOO', 'TAS']),
                     'GO:0005615': set(['HDA']),
                     'GO:0031012': set(['IDA'])}},
 'Function': {'1': {'GO:0003674': set(['ND', 'OOO'])}},
 'Process': {'1': {'GO:0002576': set(['TAS']),
                   'GO:0008150': set(['HHH', 'ND', 'OOO', 'YYY']),
                   'GO:0043312': set(['TAS'])}}}

现在，当我面对五个级别的信息（五列）时，代码几乎不可读，而且真的非常乏味......我可以为每个级别创建特定的函数，但是......有没有一种方法可以设计一个可以处理的函数有多少级？

如果我没有正确解释自己，请随时询问我。

你需要的是一个defaultdict() https://docs.python.org/3/library/collections.html?highlight=defaultdict#collections.defaultdict。这使您可以更新条目，而无需先测试它们是否存在。即如果不存在，则会自动添加默认值。由于您有多个级别，您将需要使用递归创建嵌套的默认字典build_defaultdict(levels)功能。设置值也需要递归，但逻辑会更简单：

import pprint
import csv
from operator import itemgetter
from collections import defaultdict


def build_defaultdict(levels):
    return defaultdict(set) if levels <= 1 else defaultdict(lambda : build_defaultdict(levels - 1))


def set_value(d, row):
    if len(row) <= 2:
        d[row[0]].add(row[1])
    else:
        d[row[0]] = set_value(d[row[0]], row[1:])

    return d


req_cols = [7, 1, 2, 3]     # counting from col 0

data = build_defaultdict(len(req_cols) - 1)
get_cols = itemgetter(*req_cols)

with open('input.csv', 'r', newline='') as f_input:
    for row in csv.reader(f_input, delimiter='\t'):
        set_value(data, get_cols(row))

pprint.pprint(data)
print(data['Component']['1']['GO:0005576'])        

这将创建您的字典，如下所示：

defaultdict(<function <lambda> at 0x000002350F481B70>,
    {
        'Component': defaultdict(<function <lambda>.<locals>.<lambda> at 0x000002350F6EB378>,
            {'1': defaultdict(<class 'set'>,
                {'GO:0005576': {'IDA', 'OOO', 'TAS'},
                 'GO:0005615': {'HDA'},
                 'GO:0031012': {'IDA'}})}),
        'Function': defaultdict(<function <lambda>.<locals>.<lambda> at 0x000002350F6EB400>,
            {'1': defaultdict(<class 'set'>,
                {'GO:0003674': {'ND', 'OOO'}})}),
     'Process': defaultdict(<function <lambda>.<locals>.<lambda> at 0x00000235071BE0D0>,
            {'1': defaultdict(<class 'set'>,
                {'GO:0002576': {'TAS'},
                 'GO:0008150': {'HHH', 'ND', 'OOO', 'YYY'},
                 'GO:0043312': {'TAS'}})})})

{'TAS', 'OOO', 'IDA'}

它的显示方式可能与普通词典不同，但其工作方式与普通词典相同。还itemgetter()可用于从列表中提取所需元素到另一个列表中。