我有一个像下面这样的列表,其中第一个元素是id,另一个是字符串:
[(1, u'abc'), (2, u'def')]
我只想从下面的元组列表中创建一个id列表:
[1,2]
我将在__in中使用这个列表,因此它需要是一个整数值列表。
我有一个像下面这样的列表,其中第一个元素是id,另一个是字符串:
[(1, u'abc'), (2, u'def')]
我只想从下面的元组列表中创建一个id列表:
[1,2]
我将在__in中使用这个列表,因此它需要是一个整数值列表。
当前回答
这就是什么算子。Itemgetter是for。
>>> a = [(1, u'abc'), (2, u'def')]
>>> import operator
>>> b = map(operator.itemgetter(0), a)
>>> b
[1, 2]
itemgetter语句返回一个函数,该函数返回您指定的索引处的元素。这和写作完全一样
>>> b = map(lambda x: x[0], a)
但我发现itemgetter更清晰、更明确。
这对于创建紧凑排序语句很方便。例如,
>>> c = sorted(a, key=operator.itemgetter(0), reverse=True)
>>> c
[(2, u'def'), (1, u'abc')]
其他回答
你可以使用“元组解包”:
>>> my_list = [(1, 'abc'), (2, 'def')]
>>> my_ids = [idx for idx, val in my_list]
>>> my_ids
[1, 2]
在迭代时,每个元组被解包,其值被设置为变量idx和val。
>>> x = (1, 'abc')
>>> idx, val = x
>>> idx
1
>>> val
'abc'
>>> a = [(1, u'abc'), (2, u'def')]
>>> [i[0] for i in a]
[1, 2]
我想知道为什么没有人建议使用numpy,但现在检查后我明白了。对于混合类型数组,它可能不是最好的。
这将是numpy中的一个解决方案:
>>> import numpy as np
>>> a = np.asarray([(1, u'abc'), (2, u'def')])
>>> a[:, 0].astype(int).tolist()
[1, 2]
我更喜欢这样拉:
>>> lst = [(1, u'abc'), (2, u'def')]
>>> new, _ = zip(*lst)
>>> new
(1, 2)
>>>
或者如果你不知道有多少额外的值
>>> new, *_ = zip(*lst)
>>> new
(1, 2)
>>>
从性能的角度来看,在python3中。X
[i[0] for i in a]和list(zip(*a))[0]等价 它们比list(map(operator.itemgetter(0), a))更快
Code
import timeit
iterations = 100000
init_time = timeit.timeit('''a = [(i, u'abc') for i in range(1000)]''', number=iterations)/iterations
print(timeit.timeit('''a = [(i, u'abc') for i in range(1000)]\nb = [i[0] for i in a]''', number=iterations)/iterations - init_time)
print(timeit.timeit('''a = [(i, u'abc') for i in range(1000)]\nb = list(zip(*a))[0]''', number=iterations)/iterations - init_time)
输出
3.491014136001468 e-05
3.422205176000717 e-05