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
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。
其他回答
我基本上喜欢安德斯的方法,因为它非常普遍。下面的版本将分类器放在前面(以匹配过滤器语法),并使用defaultdict(假定已导入)。
def categorize(func, seq):
"""Return mapping from categories to lists
of categorized items.
"""
d = defaultdict(list)
for item in seq:
d[func(item)].append(item)
return d
itertools。Groupby几乎可以满足您的要求,除了它要求对条目进行排序以确保您获得一个连续的范围之外,因此您需要首先根据键进行排序(否则您将为每种类型获得多个交错的组)。如。
def is_good(f):
return f[2].lower() in IMAGE_TYPES
files = [ ('file1.jpg', 33L, '.jpg'), ('file2.avi', 999L, '.avi'), ('file3.gif', 123L, '.gif')]
for key, group in itertools.groupby(sorted(files, key=is_good), key=is_good):
print key, list(group)
给:
False [('file2.avi', 999L, '.avi')]
True [('file1.jpg', 33L, '.jpg'), ('file3.gif', 123L, '.gif')]
与其他解决方案类似,可以将键func定义为任意数量的组。
我的看法。我提出一个惰性单次配分函数, 它保持输出子序列的相对顺序。
1. 需求
我认为这些要求是:
维护元素的相对顺序(因此,没有集合和 字典) 对于每个元素只计算condition一次(因此不使用 (i)筛选或分组) 允许任意一个序列的惰性消耗(如果我们能够负担得起的话) 预先计算它们,那么naïve实现很可能是 可接受)
2. 把图书馆
我的配分函数(下面介绍)和其他类似的函数 把它变成了一个小图书馆:
python-split
它通常可以通过PyPI安装:
pip install --user split
要根据条件拆分列表,使用partition函数:
>>> from split import partition
>>> files = [ ('file1.jpg', 33L, '.jpg'), ('file2.avi', 999L, '.avi') ]
>>> image_types = ('.jpg','.jpeg','.gif','.bmp','.png')
>>> images, other = partition(lambda f: f[-1] in image_types, files)
>>> list(images)
[('file1.jpg', 33L, '.jpg')]
>>> list(other)
[('file2.avi', 999L, '.avi')]
3.配分函数说明
在内部,我们需要同时构建两个子序列,因此需要消耗 只有一个输出序列强制计算另一个输出序列 了。我们需要在用户请求之间保持状态(存储已处理) 但还没有请求的元素)。为了保持状态,我使用了两个双端 队列(双端队列):
from collections import deque
SplitSeq类负责内部管理:
class SplitSeq:
def __init__(self, condition, sequence):
self.cond = condition
self.goods = deque([])
self.bads = deque([])
self.seq = iter(sequence)
魔术发生在它的. getnext()方法中。就像。next() 的迭代器,但允许指定我们想要的元素类型 这一次。在幕后,它并没有丢弃被拒绝的元素, 而是把它们放在两个队列中的一个:
def getNext(self, getGood=True):
if getGood:
these, those, cond = self.goods, self.bads, self.cond
else:
these, those, cond = self.bads, self.goods, lambda x: not self.cond(x)
if these:
return these.popleft()
else:
while 1: # exit on StopIteration
n = self.seq.next()
if cond(n):
return n
else:
those.append(n)
最终用户应该使用配分函数。它需要 条件函数和序列(就像映射或过滤器),以及 返回两个生成器。的子序列 元素,则第二个元素将构建 互补的子序列。迭代器和生成器允许延迟 偶长序列或无限序列的分裂。
def partition(condition, sequence):
cond = condition if condition else bool # evaluate as bool if condition == None
ss = SplitSeq(cond, sequence)
def goods():
while 1:
yield ss.getNext(getGood=True)
def bads():
while 1:
yield ss.getNext(getGood=False)
return goods(), bads()
为了方便起见,我选择test函数作为第一个参数 将来的部分应用(类似于如何映射和过滤 将test函数作为第一个参数)。
这里已经有很多解了,但另一种方法是
anims = []
images = [f for f in files if (lambda t: True if f[2].lower() in IMAGE_TYPES else anims.append(t) and False)(f)]
只在列表上迭代一次,看起来更python化,因此对我来说是可读的。
>>> files = [ ('file1.jpg', 33L, '.jpg'), ('file2.avi', 999L, '.avi'), ('file1.bmp', 33L, '.bmp')]
>>> IMAGE_TYPES = ('.jpg','.jpeg','.gif','.bmp','.png')
>>> anims = []
>>> images = [f for f in files if (lambda t: True if f[2].lower() in IMAGE_TYPES else anims.append(t) and False)(f)]
>>> print '\n'.join([str(anims), str(images)])
[('file2.avi', 999L, '.avi')]
[('file1.jpg', 33L, '.jpg'), ('file1.bmp', 33L, '.bmp')]
>>>
手动迭代,使用条件选择每个元素将被追加到的列表:
good, bad = [], []
for x in mylist:
(bad, good)[x in goodvals].append(x)