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
例如,按偶数和奇数拆分列表
arr = range(20)
even, odd = reduce(lambda res, next: res[next % 2].append(next) or res, arr, ([], []))
或者概括地说:
def split(predicate, iterable):
return reduce(lambda res, e: res[predicate(e)].append(e) or res, iterable, ([], []))
优点:
最短路径 Predicate对每个元素只应用一次
缺点
需要函数式编程范例的知识
其他回答
有时候,列表理解并不是最好的选择!
我根据人们对这个话题的回答做了一个小测试,在一个随机生成的列表上测试。以下是列表的生成(可能有更好的方法,但这不是重点):
good_list = ('.jpg','.jpeg','.gif','.bmp','.png')
import random
import string
my_origin_list = []
for i in xrange(10000):
fname = ''.join(random.choice(string.lowercase) for i in range(random.randrange(10)))
if random.getrandbits(1):
fext = random.choice(good_list)
else:
fext = "." + ''.join(random.choice(string.lowercase) for i in range(3))
my_origin_list.append((fname + fext, random.randrange(1000), fext))
好了
# Parand
def f1():
return [e for e in my_origin_list if e[2] in good_list], [e for e in my_origin_list if not e[2] in good_list]
# dbr
def f2():
a, b = list(), list()
for e in my_origin_list:
if e[2] in good_list:
a.append(e)
else:
b.append(e)
return a, b
# John La Rooy
def f3():
a, b = list(), list()
for e in my_origin_list:
(b, a)[e[2] in good_list].append(e)
return a, b
# Ants Aasma
def f4():
l1, l2 = tee((e[2] in good_list, e) for e in my_origin_list)
return [i for p, i in l1 if p], [i for p, i in l2 if not p]
# My personal way to do
def f5():
a, b = zip(*[(e, None) if e[2] in good_list else (None, e) for e in my_origin_list])
return list(filter(None, a)), list(filter(None, b))
# BJ Homer
def f6():
return filter(lambda e: e[2] in good_list, my_origin_list), filter(lambda e: not e[2] in good_list, my_origin_list)
使用cmpthese函数,最好的结果是dbr答案:
f1 204/s -- -5% -14% -15% -20% -26%
f6 215/s 6% -- -9% -11% -16% -22%
f3 237/s 16% 10% -- -2% -7% -14%
f4 240/s 18% 12% 2% -- -6% -13%
f5 255/s 25% 18% 8% 6% -- -8%
f2 277/s 36% 29% 17% 15% 9% --
bad = []
good = [x for x in mylist if x in goodvals or bad.append(x)]
append返回None,所以它可以工作。
例如,按偶数和奇数拆分列表
arr = range(20)
even, odd = reduce(lambda res, next: res[next % 2].append(next) or res, arr, ([], []))
或者概括地说:
def split(predicate, iterable):
return reduce(lambda res, e: res[predicate(e)].append(e) or res, iterable, ([], []))
优点:
最短路径 Predicate对每个元素只应用一次
缺点
需要函数式编程范例的知识
def partition(pred, seq):
return reduce( lambda (yes, no), x: (yes+[x], no) if pred(x) else (yes, no+[x]), seq, ([], []) )
images = [f for f in files if f[2].lower() in IMAGE_TYPES]
anims = [f for f in files if f not in images]
当条件较长时很好,例如在您的示例中。读者不需要弄清楚否定条件以及它是否适用于所有其他情况。