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2.2 KiB
Python
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# 比如我有一个列表
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mylist = [1,4,-5,10,-7,2,3,-1]
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# 最脑瘫的方法就是用列表推导式重新生成一遍
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filted_list_b0 = [x for x in mylist if x > 0]
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filted_list_s0 = [x for x in mylist if x < 0]
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# print(filted_list_b0)
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# 当然如果列表很大，这样做会裂开，因为列表推导式本质上是遍历，会建立一份mylist的复制
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# 这个时候我们可以用生成器的方式表达解析结果以节省内存
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filted_list_b0 = (x for x in mylist if x > 0)
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# for i in filted_list_b0:
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# print(i)
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# 当然有的列表比较抽象：
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mylist_suka = ['1', '2', '-3', '-', '4', 'N\A', '5']
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# 这个时候我们可以先写逻辑进行过滤：
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def drop_suka(val):
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try:
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x = int(val)
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return True
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except ValueError:
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return False
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# 然后我们用内建的filter函数进行过滤，
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# 第一个位置是一个值判断布尔函数，第二个参数是要过滤的列表，布尔函数里写过滤逻辑；
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# filter返回一个迭代器，所以可以直接用list方法转成列表
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my_nonsuka_list = list(filter(drop_suka, mylist_suka))
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# print(my_nonsuka_list)
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# 列表推导式和生成器推导式都可以在值的位置进行:
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# 1.计算 x*2
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# 2.三元判断 x*2 if x < 1 else x
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filted_list_b0 = [x*2 if x < 1 else x for x in mylist if x > 0]
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filted_list_b0 = (x*2 if x < 1 else x for x in mylist if x > 0)
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# 如果要筛选的元素在另一个列表里怎么办？比如我们有：
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rows = [
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"5412 N CLARK",
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"5148 N CLARK",
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"5800 E 58TH",
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"2122 N CLARK",
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"5645 N RAVENSWOOD",
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"1060 W ADDISON",
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"4801 N BROADWAY",
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"1039 W GRANVILLE",
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]
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counts = [0,3,10,4,1,7,6,1]
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# counts表示rows里面对应元素出现的次数，如果我们想找count>5的元素咋整？
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# 1.搞一个布尔列表，告诉程序谁才是我们要的
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wanted = [n > 5 for n in counts] # 这和[n for n in counts if n > 5]不一样,之前是在for的同时筛选,现在是for完看看是否符合n>5
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# print(wanted)
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# 2.用itertools的compress函数来进行对比
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from itertools import compress
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# itertools里的compress函数输入一个列表和一个布尔列表,返回一个迭代器,里面是列表中同样位置在布尔列表里为True的元素
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result = list(compress(rows, wanted))
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print(result)
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