Python cookbook(数据结构与算法)筛选及提取序列中元素的方法
作者：垄上行
本文实例讲述了Python筛选及提取序列中元素的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
问题：提取出序列中的值或者根据某些标准对序列做删减
解决方案：列表推导式、生成器表达式、使用内建的filter()函数
1、列表推导式方法：存在一个潜在的缺点，如果输入数据非常大可能会产生一个庞大的结果，考虑到该问题，建议选择生成器表达式
# Examples of different ways to filter data
mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1]
print('mylist=',mylist)
# 使用列表推导式
pos = [n for n in mylist if n > 0]
print('正数为：',pos)
neg = [n for n in mylist if n < 0]
print('负数为：',neg)
运行结果：
mylist= [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] 正数为： [1, 4, 10, 2, 3] 负数为： [-5, -7, -1]
2、生成器表达式方法：
mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1]
print('mylist=',mylist)
# 使用生成器表达式
pos = (n for n in mylist if n > 0)
print('生成器为',pos)
for x in pos:
print(x)
运行结果：
mylist= [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] 生成器为 <generator object <genexpr> at 0x02421FD0> 1 4 10 2 3
3、如果筛选标准无法简单表示在列表推导式或者生成器表达式中，比如筛选过程涉及一些异常处理或者更复杂的细节，可以考虑将处理筛选逻辑的代码放到单独的函数中，然后使用内建的filter()函数处理。
values=['1','2','-3','-','N/A','4','5','%'] def is_int(val): #将处理筛选逻辑的代码放到单独的函数 try: x=int(val) return True except ValueError: return False ivals=list(filter(is_int,values)) #使用filter(func,list)进行过滤 print(ivals)
运行结果：
['1', '2', '-3', '4', '5']
filter(func,list)会创建一个迭代器，如果想要列表形式的结果，需使用list()将结果转为列表。
补充：
用新值替换掉不满足标准的值，而不是丢弃它们，可通过将筛选条件移到一个条件表达式中来轻松实现。
# Negative values clipped to 0
neg_clip = [n if n > 0 else 0 for n in mylist]
print('负数替换为0，结果：',neg_clip)
# Positive values clipped to 0
pos_clip = [n if n < 0 else 0 for n in mylist]
print('正数替换为0，结果：',pos_clip)
'''
运行结果：
mylist= [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] 负数替换为0，结果： [1, 4, 0, 10, 0, 2, 3, 0] 正数替换为0，结果： [0, 0, -5, 0, -7, 0, 0, -1]
值得推荐的工具itertools.compress()，它接受一个可迭代对象以及一个布尔选择器序列作为输入。
如果想把对一个序列的筛选结果施加到另一个相关的序列上时，就会非常有用。
# 采用筛选工具itertools.compress() addresses = [ '5412 N CLARK', '5148 N CLARK', '5800 E 58TH', '2122 N CLARK', '5645 N RAVENSWOOD', '1060 W ADDISON', '4801 N BROADWAY', '1039 W GRANVILLE', ] counts = [ 0, 3, 10, 4, 1, 7, 6, 1] from itertools import compress more5 = [ n > 5 for n in counts ] a = list(compress(addresses, more5)) print(a)
运行结果：
['5800 E 58TH', '1060 W ADDISON', '4801 N BROADWAY']
这里的关键是首先创建一个布尔序列，用来表示哪个元素可满足我们的条件。然后compress()函数挑选出满足布尔值为True的相应元素。
同filter()函数一样，正常情况下compress()函数返回一个迭代器，若需要返回列表则需使用list()将结果转为列表。
（代码摘自《Python Cookbook》）
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。