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制作の計画を立てるのに役立つツールを作りたいです。

2000 製品のテーブルと、約 1500 の異なるモデル プレートがあります (鋳造工場で働いています)。各モデル プレートには、最大 10 個の異なる (または同じ) モデルが表示されます (モデル = 製品)。注文を取得したら、それを分解して、次のようなリストになります。

product1 = 200
product2 = 500
product3 = 300

ここで、productX はコードで、数字は必要な金額です。

モデルプレートをスキャンして、注文された部品のほとんどが載っているプレートを見つけるツールを作りたいです。Python にも精通しており、以前にデータベースと対話するプログラムを作成したことがあるため、Python でも実行したいと考えています。

今、私はそれを十分に説明したことを願っています:)

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「最高一致」は、次の 2 つの方法で解釈できます。

数値が最大の項目

sorted各行の右側で使用します。

>>> l
['product1 = 200', 'product2 = 500', 'product3 = 300']
>>> sorted(l, key=lambda x:int(x.split('=')[1]))
['product1 = 200', 'product3 = 300', 'product2 = 500']
>>> sorted(l, key=lambda x:int(x.split('=')[1]), reverse=True)
['product2 = 500', 'product3 = 300', 'product1 = 200']

よくある項目

PythonCounterはおそらくあなたが探しているデータ構造です。要素をシーケンスに挿入し、そこからカウンターを作成し、most_common()要素を抽出します。

>>> from collections import Counter
>>> l=['a','a','a','b','c']
>>> c=Counter(l)
>>> c.most_common()
[('a', 3), ('c', 1), ('b', 1)]
>>> c.most_common()[0][0]
'a'
于 2012-11-06T08:04:53.417 に答える