Python多层嵌套list的递归处理方法(推荐)
问题：用Python处理一个多层嵌套list
['and', 'B', ['not', 'A'],[1,2,1,[2,1],[1,1,[2,2,1]]], ['not', 'A', 'A'],['or', 'A', 'B' ,'A'] , 'B']
需求1)如何展开成一层?
需求2)如何删除重复的元素? 包括重复的list, 要考虑子list的重复元素删除后造成的子list重复
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def unilist(ll):
"""
功能:用递归方法删除多层列表中重复元素
"""
result = []
for i in ll:
if isinstance(i, list):
if unilist(i) not in result:
result.append(unilist(i))
else:
if i not in result:
result.append(i)
return result
def flatten(ll):
"""
功能:用递归方法展开多层列表,以生成器方式输出
"""
if isinstance(ll, list):
for i in ll:
for element in flatten(i):
yield element
else:
yield ll
testcase= ['and', 'B', ['not', 'A'],[1,2,1,[2,1],[1,1,[2,2,1]]], ['not', 'A', 'A'],['or', 'A', 'B' ,'A'] , 'B']
print unilist(testcase)
print list(flatten(testcase))运行结果
['and', 'B', ['not', 'A'], [1, 2, [2, 1], [1, [2, 1]]], ['or', 'A', 'B']] ['and', 'B', 'not', 'A', 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 'not', 'A', 'A', 'or', 'A', 'B', 'A', 'B']
以上这篇Python多层嵌套list的递归处理方法(推荐)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
Heiße KI -Werkzeuge
Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos
AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.
Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos
Clothoff.io
KI-Kleiderentferner
AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.
Heißer Artikel
Heiße Werkzeuge
Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen
Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools
SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
Heiße Themen
1382
52
PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich
Apr 15, 2025 am 12:07 AM
PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.
Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen
Apr 15, 2025 am 12:16 AM
Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.
Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS?
Apr 14, 2025 pm 06:48 PM
Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:
Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips
Apr 14, 2025 pm 11:57 PM
Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.
Miniopen CentOS -Kompatibilität
Apr 14, 2025 pm 05:45 PM
Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini
Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt
Apr 14, 2025 pm 06:36 PM
Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort
So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus
Apr 14, 2025 pm 06:51 PM
Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch
Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
