初始情况
假设我们有一个字典，以以下形式存储时间序列数据：
dic = {'M15':
{
'100001': { 0: [0,1,2,...],
1: [0,1,2,...]
},
'100002': { 0: [0,1,2,...],
1: [0,1,2,...]
},
...
},
'H1': {
'200001': { 0: [0,1,2,...],
1: [0,1,2,...]
},
...
},
...
}
现在，假设该字典存储在名为data的类中，如下所示：
class data:
def __init__(self, input: dict):
self.data = input
newData = data(dic)
显而易见的是，此类将存储时间序列数据，并在迭代中将其返回以在某些时候进行进一步处理。
我的问题
我想使该类可迭代，这意味着__next__将迭代字典中的所有数据（即将出现的问题不是关于如何对嵌套字典进行迭代，因此请不要回答此问题）。数据意味着我只需要字典中最低级别的数组，例如[0,1,2,...]。
让我们假设字典中的数据非常大-可以容纳在内存中，但不能重复。因此，据我所知，列表理解不是一个选项，因为数据也将存储在除了字典之外的新列表中（在此示例中仍然需要字典，并且数组不是选项）。为了完整起见，这看起来像：
class data:
def __init__(self, input: dict):
self.dictionary = input
self.data = [series_array for series_key, series_array in series.items() for ... in self.dictionary.items()]
self.index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.index += 1
return self.data[self.index - 1]
问题1：
这意味着我必须在字典上使用常规迭代，但是我无法想到在__iter__和中实现此方法的方法__next__。
问题2：
__iter__和中实现此嵌套字典循环__next__？请注意，我正在寻找这个具体问题的答案，而不是“为什么不使用发电机”或“为什么不这样/那样地使用发电机”。
问题1：
Would the list comprehension just point to the data within the dictionary or would it really copy the data?
它将保留对字典中列表的引用
问题2：
How would I implement this nested dictionary-loop within __iter__and __next__?
您只需要返回一个迭代器__iter__（而不是例如包含列表），在这种情况下，列表中的generator表达式就足够了：
class Data:
def __init__(self, input: dict):
self.dictionary = input
def __iter__(self):
return (series_array for series_key, series_array in series.items() for ... in self.dictionary.items())
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