从匹配条件的可迭代对象中获取第一项

我想从匹配条件的列表中获得第一项。产生的方法不能处理整个列表，这一点很重要，因为列表可能相当大。例如，以下函数就足够了:

def first(the_iterable, condition = lambda x: True):
    for i in the_iterable:
        if condition(i):
            return i

这个函数可以这样使用:

>>> first(range(10))
0
>>> first(range(10), lambda i: i > 3)
4

但是，我想不出一个好的内置/单行程序来让我这样做。如果没有必要，我不想复制这个函数。是否有一种内置的方法来获取匹配条件的第一项?

当前回答

Oneliner:

thefirst = [i for i in range(10) if i > 3][0]

如果你不确定根据条件，任何元素都是有效的，你应该用try/except将其括起来，因为[0]可能引发IndexError。

其他回答

Oneliner:

thefirst = [i for i in range(10) if i > 3][0]

如果你不确定根据条件，任何元素都是有效的，你应该用try/except将其括起来，因为[0]可能引发IndexError。

我会这样写

next(x for x in xrange(10) if x > 3)

类似于使用filter，你可以使用生成器表达式:

>>> (x for x in xrange(10) if x > 5).next()
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在任何一种情况下，您都可能希望捕获StopIteration，以防没有元素满足您的条件。

从技术上讲，我认为你可以这样做:

>>> foo = None
>>> for foo in (x for x in xrange(10) if x > 5): break
... 
>>> foo
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它将避免必须进行try/except块。但这看起来有点模糊和滥用语法。

这个问题已经有了很好的答案。我只是说说我的意见，因为我来这里是想为我自己的问题找到一个解决方案，这和OP非常相似。

如果你想使用生成器找到匹配条件的第一项的INDEX，你可以简单地这样做:

next(index for index, value in enumerate(iterable) if condition)

你也可以在Numpy中使用argwhere函数。例如:

i)找到“helloworld”中的第一个“l”:

import numpy as np
l = list("helloworld") # Create list
i = np.argwhere(np.array(l)=="l") # i = array([[2],[3],[8]])
index_of_first = i.min()

ii)求第一个随机数> 0.1

import numpy as np
r = np.random.rand(50) # Create random numbers
i = np.argwhere(r>0.1)
index_of_first = i.min()

iii)求最后一个随机数> 0.1

import numpy as np
r = np.random.rand(50) # Create random numbers
i = np.argwhere(r>0.1)
index_of_last = i.max()

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