Python对list列表结构中的值进行去重的方法总结
今天遇到一个问题,在同事随意的提示下,用了 itertools.groupby 这个函数。不过这个东西最终还是没用上。
问题就是对一个list中的新闻id进行去重,去重之后要保证顺序不变。
直观方法
最简单的思路就是:
ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1] news_ids = [] for id in ids: if id not in news_ids: news_ids.append(id) print news_ids
这样也可行,但是看起来不够爽。
用set
另外一个解决方案就是用set:
ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] ids = list(set(ids))
这样的结果是没有保持原来的顺序。
按照索引再次排序
最后通过这种方式解决:
ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] news_ids = list(set(ids)) news_ids.sort(ids.index)
使用itertools.grouby
文章一开始就提到itertools.grouby, 如果不考虑列表顺序的话可用这个:
ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] ids.sort() it = itertools.groupby(ids) for k, g in it: print k
关于itertools.groupby的原理可以看这里:http://docs.python.org/2/library/itertools.html#itertools.groupby
用reduce
网友reatlk留言给了另外的解决方案。我补充并解释到这里:
In [5]: ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] In [6]: func = lambda x,y:x if y in x else x + [y] In [7]: reduce(func, [[], ] + ids) Out[7]: [1, 4, 3, 2, 5, 6]
上面是我在ipython中运行的代码,其中的 lambda x,y:x if y in x else x + [y] 等价于 lambda x,y: y in x and x or x+[y] 。
思路其实就是先把ids变为[[], 1,4,3,......] ,然后在利用reduce的特性。reduce解释参看这里:http://docs.python.org/2/library/functions.html#reduce

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Il n'y a pas de fonction de somme intégrée dans le langage C, il doit donc être écrit par vous-même. La somme peut être obtenue en traversant le tableau et en accumulant des éléments: Version de boucle: la somme est calculée à l'aide de la longueur de boucle et du tableau. Version du pointeur: Utilisez des pointeurs pour pointer des éléments de tableau, et un résumé efficace est réalisé grâce à des pointeurs d'auto-incitation. Allouer dynamiquement la version du tableau: allouer dynamiquement les tableaux et gérer la mémoire vous-même, en veillant à ce que la mémoire allouée soit libérée pour empêcher les fuites de mémoire.

Bien que distincts et distincts soient liés à la distinction, ils sont utilisés différemment: distinct (adjectif) décrit le caractère unique des choses elles-mêmes et est utilisée pour souligner les différences entre les choses; Distinct (verbe) représente le comportement ou la capacité de distinction, et est utilisé pour décrire le processus de discrimination. En programmation, distinct est souvent utilisé pour représenter l'unicité des éléments d'une collection, tels que les opérations de déduplication; Distinct se reflète dans la conception d'algorithmes ou de fonctions, tels que la distinction étrange et uniforme des nombres. Lors de l'optimisation, l'opération distincte doit sélectionner l'algorithme et la structure de données appropriés, tandis que l'opération distincte doit optimiser la distinction entre l'efficacité logique et faire attention à l'écriture de code clair et lisible.

Il n'y a pas de salaire absolu pour les développeurs Python et JavaScript, selon les compétences et les besoins de l'industrie. 1. Python peut être davantage payé en science des données et en apprentissage automatique. 2. JavaScript a une grande demande dans le développement frontal et complet, et son salaire est également considérable. 3. Les facteurs d'influence comprennent l'expérience, la localisation géographique, la taille de l'entreprise et les compétences spécifiques.

! x Compréhension! X est un non-opérateur logique dans le langage C. Il booléen la valeur de x, c'est-à-dire que les véritables modifications sont fausses et fausses modifient true. Mais sachez que la vérité et le mensonge en C sont représentés par des valeurs numériques plutôt que par les types booléens, le non-zéro est considéré comme vrai, et seul 0 est considéré comme faux. Par conséquent,! X traite des nombres négatifs de la même manière que des nombres positifs et est considéré comme vrai.

Il n'y a pas de fonction de somme intégrée en C pour la somme, mais il peut être implémenté par: en utilisant une boucle pour accumuler des éléments un par un; Utilisation d'un pointeur pour accéder et accumuler des éléments un par un; Pour les volumes de données importants, envisagez des calculs parallèles.

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Copier et coller le code n'est pas impossible, mais il doit être traité avec prudence. Des dépendances telles que l'environnement, les bibliothèques, les versions, etc. dans le code peuvent ne pas correspondre au projet actuel, entraînant des erreurs ou des résultats imprévisibles. Assurez-vous de vous assurer que le contexte est cohérent, y compris les chemins de fichier, les bibliothèques dépendantes et les versions Python. De plus, lors de la copie et de la collation du code pour une bibliothèque spécifique, vous devrez peut-être installer la bibliothèque et ses dépendances. Les erreurs courantes incluent les erreurs de chemin, les conflits de version et les styles de code incohérents. L'optimisation des performances doit être redessinée ou refactorisée en fonction de l'objectif d'origine et des contraintes du code. Il est crucial de comprendre et de déboguer le code copié, et de ne pas copier et coller aveuglément.
