Day Recartory -TS + Python +重新申请和类型（类型.申请.Recartory.Day.Python...）

本文探讨了在Python中处理嵌套数据结构（字典和列表）中空字符串的通用方法。作者首先用TypeScript展示了递归处理的思路，然后逐步用Python实现，最终采用字典和列表推导式优化代码。

作者最初的Python代码采用迭代方式处理字典和列表，递归调用自身处理嵌套结构，将空字符串替换为"nao_encontrado"。 随后，作者利用Python的字典和列表推导式，将代码变得更加简洁和Pythonic。

最终的Python函数substituir_strings_vazias如下：

def substituir_strings_vazias(dados):
    if isinstance(dados, dict):
        return {k: substituir_strings_vazias(v) for k, v in dados.items()}
    elif isinstance(dados, list):
        return [substituir_strings_vazias(item) for item in dados]
    elif isinstance(dados, str) and dados == "":
        return "nao_encontrado"
    return dados

这个函数优雅地处理了字典和列表的递归遍历，并有效地将空字符串替换为"nao_encontrado"，保持了原始数据结构。 输入示例：

dados = {
    "nome": "",
    "idade": 25,
    "endereco": {
        "rua": "",
        "cidade": "são paulo",
        "estado": ""
    },
    "contatos": ["", "email@example.com"]
}

输出结果：

{
    "nome": "nao_encontrado",
    "idade": 25,
    "endereco": {
        "rua": "nao_encontrado",
        "cidade": "são paulo",
        "estado": "nao_encontrado"
    },
    "contatos": ["nao_encontrado", "email@example.com"]
}

文章总结了作者从TypeScript到Python的代码演变过程，并强调了递归和Pythonic编程风格在处理此类问题中的优势。 最终的Python代码简洁高效，充分体现了Python语言的表达能力。 作者也表达了对Python的喜爱，并认为其简洁性优于TypeScript。

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