我有这样的代码:
good = [x for x in mylist if x in goodvals]
bad = [x for x in mylist if x not in goodvals]
目标是根据mylist的内容是否满足条件,将它们拆分为另外两个列表。
我怎样才能做得更优雅呢?我能避免在mylist上做两个单独的迭代吗?我可以通过这样做来提高性能吗?
我有这样的代码:
good = [x for x in mylist if x in goodvals]
bad = [x for x in mylist if x not in goodvals]
目标是根据mylist的内容是否满足条件,将它们拆分为另外两个列表。
我怎样才能做得更优雅呢?我能避免在mylist上做两个单独的迭代吗?我可以通过这样做来提高性能吗?
当前回答
如果你不想用两行代码来完成一个语义只需要一次的操作,你可以把上面的一些方法(甚至是你自己的方法)包装在一个函数中:
def part_with_predicate(l, pred):
return [i for i in l if pred(i)], [i for i in l if not pred(i)]
这不是一种惰性计算方法,它确实对列表进行了两次迭代,但是它允许您在一行代码中对列表进行分区。
其他回答
第一步(pre-OP-edit):使用集合:
mylist = [1,2,3,4,5,6,7]
goodvals = [1,3,7,8,9]
myset = set(mylist)
goodset = set(goodvals)
print list(myset.intersection(goodset)) # [1, 3, 7]
print list(myset.difference(goodset)) # [2, 4, 5, 6]
这对可读性(IMHO)和性能都有好处。
第二步(post-OP-edit):
创建一个好的扩展列表:
IMAGE_TYPES = set(['.jpg','.jpeg','.gif','.bmp','.png'])
这将提高性能。否则,你现在的情况在我看来还不错。
所有提出的解决方案的问题是,它将扫描和应用过滤功能两次。我会做一个简单的小函数,像这样:
def split_into_two_lists(lst, f):
a = []
b = []
for elem in lst:
if f(elem):
a.append(elem)
else:
b.append(elem)
return a, b
这样你就不会重复处理任何东西,也不会重复代码。
def partition(pred, seq):
return reduce( lambda (yes, no), x: (yes+[x], no) if pred(x) else (yes, no+[x]), seq, ([], []) )
一个基于生成器的版本,如果你能忍受一个或两个原始列表的反转。
设置…
random.seed(1234)
a = list(range(10))
random.shuffle(a)
a
[2, 8, 3, 5, 6, 4, 9, 0, 1, 7]
至于分裂……
(list((a.pop(j) for j, y in [(len(a)-i-1, x) for i,x in enumerate(a[::-1])] if y%2 == 0))[::-1], a)
([2, 8, 6, 4, 0], [3, 5, 9, 1, 7])
Another list of tuples of locations and each element is built in reverse order. In a generator wrapped round that each element is tested against the predicate (here test for even) and if True then the element is poped using previously computed locations. We are working backwards along the list so poping elements out does not change positions closer to the beginning of the list. A wrapping list() evaluates the generator and a final revers [::-1] puts the elements back in the right order. The original list "a" now only contains elements that for which the predicate is False.
就我个人而言,我喜欢你引用的版本,假设你已经有了一个好的列表。如果没有,就像这样:
good = filter(lambda x: is_good(x), mylist)
bad = filter(lambda x: not is_good(x), mylist)
当然,这真的非常类似于使用列表理解,就像你最初做的,但用一个函数而不是一个查找:
good = [x for x in mylist if is_good(x)]
bad = [x for x in mylist if not is_good(x)]
总的来说,我发现列表推导式的美学非常令人满意。当然,如果您实际上不需要保留顺序,也不需要重复,那么在集合上使用交集和差分方法也会很好。