Python. Konstrukcja dict comprehension. Mapowanie SKU na kategorie produktów.

Na czym to polega w sklepie

Dict comprehension tworzy słownik w jednym wyrażeniu. W marketing analytics służy do budowy mapowań używanych później w joinach i raportach.

Przykład ze sklepu internetowego

Masz listę produktów i chcesz słownik SKU → kategoria do wzbogacenia eksportu transakcji:

catalog = [
    {"sku": "A-01", "category": "Obuwie"},
    {"sku": "B-22", "category": "Akcesoria"},
    {"sku": "C-10", "category": "Obuwie"},
]

sku_to_category = {
    row["sku"]: row["category"]
    for row in catalog
}
# {'A-01': 'Obuwie', 'B-22': 'Akcesoria', 'C-10': 'Obuwie'}

Co zrobić po stronie biznesu

• Mapowanie ID kampanii → nazwa z pliku konfiguracyjnego.
• Budowa słownika stawek VAT per kraj w sklepie wielorynkowym.
• Tworzenie lookupu medium → kanał w raporcie wielokanałowym.

W skrócie

Dobrze zaprojektowany słownik mapowań to połowa sukcesu w ETL marketingowym. Dict comprehension pozwala go zbudować szybko i bez boilerplate.