Cet article vous présente principalement les informations pertinentes sur les opérations de dérivation et de filtrage des éléments de liste dans Python conseils d'apprentissage L'introduction dans l'article est très détaillée et a une certaine valeur d'apprentissage de référence pour tout le monde. est nécessaire les amis, jetons un coup d'œil ensemble.
Cet article présente le contenu pertinent sur les opérations de dérivation et de filtrage des éléments de liste en Python. Il est partagé pour la référence et l'apprentissage de chacun. Jetons un coup d'œil ci-dessous :
Code typique. 1 :
data_list = [1, 2, 3, 4, 0, -1, -2, 6, 8, -9] data_list_copy = [item for item in data_list] print(data_list) print(data_list_copy)
Sortie 1 :
[1, 2, 3, 4, 0, -1, -2, 6, 8, -9] [1, 2, 3, 4, 0, -1, -2, 6, 8, -9]
Code typique 2 :
data_list = [1, 2, 3, 4, 0, -1, -2, 6, 8, -9] data_list_copy = [item for item in data_list if item > 0] print(data_list) print(data_list_copy)
Sortie 2 :
[1, 2, 3, 4, 0, -1, -2, 6, 8, -9] [1, 2, 3, 4, 6, 8]
Scénarios d'application
Besoin de conserver la liste d'origine inchangée et de copier les nouvelles données de la liste, copier uniquement les composés dans la liste d'origine Conditionnel ; éléments de données.
Avantages
Les opérations de copie et de filtrage sont concentrées sur une seule ligne, ce qui réduit le niveau d'indentation du code et rend le code plus compact . Plus lisible
AutresExplication
1. La source de données d'origine n'est peut-être pas un type de liste, ou elle. peut être un tuple, un Générateur et d'autres types itérables
2 La fonction de filtre intégrée peut également obtenir des effets similaires
3. le module itertools Les méthodes ifilter et ifillterfalse peuvent également produire des effets similaires
4 Si la quantité de données de liste est énorme, elle doit être utilisée avec prudence et faire attention à la consommation de mémoire
. Résumé
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