Как написать обработку словаря в вк?

Question

[Никита Кузовков]

У меня есть словарь для бота по типу:
привет\хай\здравствуй == Привет\Здравствуй\Привет, как дела?
Как сделать так, чтобы бот проверял наличие каждого значения до "==" в сообщении, и если оно присутствует в нем, то дать рандомный ответ из правой стороны

f = open('rad.txt', 'r', encoding='utf-8')
            d = {}
            for line in f:
                d[line[:line.index('==')-1]] = line[3+line.index('=='):].split('\\')
            f.close()

            response = body
            for key in d.keys():
                if key in response.lower():
                    lep=random.choice(d[key])

Это пример в котором просто берется рандомное значение из правой стороны. Слева допустим только один вариант, а мне нужно, чтобы там можно было написать несколько вариантов(см. выше) и при этом он перебирал все их на наличие данного текста в сообщении. Спасибо заранее

Answer 1

[Nikita Panuhin]

Вот один из вариантов:

import random

f = open('rad.txt', 'r', encoding='utf-8')

d = {}
for line in f:
    keys = line[:line.index('==') - 1].split('\\')
    values = line[3 + line.index('=='):].split('\\')
    for key in keys:
        d[key] = values

f.close()

response = "привет"
for key in d.keys():
    if key in response.lower():
        lep = random.choice(d[key])

print(lep)

1. Получаем все ключи
   
2. Получаем все значения
   
3. Для каждого ключа создаём пункт в d равный массиву со всеми значениями
   

Если важно потребление памяти, то лучше сделать, например, такую структуру:

spoiler

[
	[
		["привет", "хай", "здравствуй"], ["Привет", "Здравствуй", "Привет"]
	],
	[
		Другая фраза
	]
]

А затем делать:

For по фразам:
    For по ключам:
        Random по значениям

Comments

[Никита Кузовков]

спасибо большое!

[Никита Кузовков]

А как эта структура поможет в уменьшении потребления памяти и насколько??

[Nikita Panuhin]

Пусть количество фраз f, количество ключей в каждой фразе k, количество значений в каждой фразе n, тогда:
В первом случае потребление памяти: O(f * k * n) ["для каждой фразы храни: для каждого ключа все значения"]
Во втором случае потребление памяти: O(f * (k + n)) ["для каждой фразы храни: один раз все ключи и один раз все значения"]

f * k * n почти всегда больше, чем f * (k + n)

[Nikita Panuhin]

Совсем забыл сказать - время работы это, наоборот, ухудшит. При использовании словарей вы можете получить значения за O( log(f * n) ), а при использовании второй структуры - за O(f).

Так что нужно выбрать - либо оптимизировать время (первый, ваш вариант), либо память (второй вариант).

[Никита Кузовков]

Никита Панюхин, но мне намного важнее время, чем память, поэтому оставлю первый вариант, спасибо ещё раз за помощь!