eine Liste Bei l1 = ['apple', 'pear', 'grapes, 'banana']
Entfernen Sie alle Elemente aus einer Liste nach einem bestimmten Wert
Wie kann ich entfernen Sie alle Elemente nach 'pear'
eine Liste Bei l1 = ['apple', 'pear', 'grapes, 'banana']
Entfernen Sie alle Elemente aus einer Liste nach einem bestimmten Wert
Wie kann ich entfernen Sie alle Elemente nach 'pear'
Verwendung Liste Scheibenverfahren
>>> l1 = ['apple', 'pear', 'grapes', 'banana']
>>> target_ibdex = l1.index('pear')
>>> target_ibdex
1
>>> l1[:target_ibdex+1]
['apple', 'pear']
>>>
Mit Ausnahmebehandlung wenn das Element nicht in der Liste vorhanden ist.
>>> l1 = ['apple', 'pear', 'grapes', 'banana']
>>> target_element = "mango"
>>> try:
... target_index = l1.index(target_element) + 1
... except ValueError, e:
... target_index = None
...
>>> l1[:target_index]
['apple', 'pear', 'grapes', 'banana']
wenn das Element in der Liste vorhanden
>>> l1 = ['apple', 'pear', 'grapes', 'banana']
>>> target_element = "pear"
>>> try:
... target_index = l1.index(target_element) + 1
... except ValueError, e:
... target_index = None
...
>>> l1[:target_index]
['apple', 'pear']
Sie sollten überprüfen, ob das Element ein Teil der Liste ist oder versuchen Sie es. Catch ValueError –
@HubertGrzeskowiak ja, jetzt aktualisiert. –
Anstelle von 'target_index = len (l1)' - können Sie einfach 'target_index = None' verwenden. –
l1 = ['apple', 'pear', 'grapes', 'banana']
if "pear" in l1:
l2 = l1[:l1.index("pear")+1]
print l2
Output:
[ 'Apfel', 'pear']
Sie können einen benutzerdefinierten Generator-Funktion bauen, die auf jedem iterable arbeiten, listet nicht nur - obwohl für Ihr Beispiel list.index
, Ausnahmebehandlung und Schneiden in Ordnung ist ...
def takewhile_including(iterable, value):
for it in iterable:
yield it
if it == value:
return
l1 = ['apple', 'pear', 'grapes', 'banana']
print('Until pear', list(takewhile_including(l1, 'pear')))
# Until pear ['apple', 'pear']
print('Until blah', list(takewhile_including(l1, 'blah')))
# Until blah ['apple', 'pear', 'grapes', 'banana']
l1 = ['apple', 'pear', 'grapes', 'banana']
l1 = [x for x in l1[0:l1.index(<target>)+1]]
es Abstracting heraus eine Funktion, für Modularität und Wiederverwendung wäre ideal.
>>> li
['apple', 'orange', 'pear', 'tomato']
>>>
>>> def slice_and_dice(fruit, fruits):
...
if fruit in fruits:
... slice = [fr for fr in l1[:fruits.index(fruit)+1]]
... return slice
...
>>> slice_and_dice('pear', li)
['apple', 'orange', 'pear']
Ihre [fr für fr in l1 [: fruits.index (obst) +1]] kann kürzer geschrieben werden als l1 [: fruits.index (fruit) +1]. Das Listenverständnis hat hier keinen Nutzen. –
Es könnte auch kürzer sein, wenn ich die Bedingung darin eingeschlossen habe, ist der Vorteil, den ich für Listenerläuterungen habe, leichter zu lesen, nicht für alle gleich. – AutonomouSystem
Wie ist unnötiger zusätzlicher Code leichter zu lesen? –
Nun, ich war interessiert, wie schnell jede Lösung ist. Hier ist der Code und Schätzungen:
setup = """
from itertools import takewhile, dropwhile
def dropwhile_v1(iterable, sentinel):
return reversed(list(dropwhile(lambda x: x != sentinel, reversed(iterable))))
def dropwhile_v2(iterable, sentinel):
return list(dropwhile(lambda x: x != sentinel, iterable[::-1]))[::-1]
def dropwhile_jon(iterable, sentinel):
for item in iterable:
yield item
if item == sentinel:
return
def dropwhile_vivek(iterable, sentinel):
try:
target_index = iterable.index(sentinel) + 1
except ValueError:
target_index = None
return iterable[:target_index]
def dropwhile_autonomou(iterable, sentinel):
if sentinel in iterable:
slice = [fr for fr in iterable[:fruits.index(sentinel)+1]]
return slice
from random import uniform
seq = [uniform(1,100) for _ in range(100)]
def test(callable):
sentinel = uniform(1,100)
callable(seq, sentinel)
"""
import timeit
for method in ['dropwhile_v1', 'dropwhile_v2', 'dropwhile_vivek', 'dropwhile_jon', 'dropwhile_autonomou']:
print ('%s: %fs' % (method, timeit.timeit('test(%s)' % method, setup=setup, number=1000000)))
Ausgang:
dropwhile_v1: 12.979626s
dropwhile_v2: 13.234087s
dropwhile_vivek: 3.883617s
dropwhile_jon: 0.622481s
dropwhile_autonomou: 2.100633s
Um 'dropwhile_jon 'richtig zu testen - müssen Sie eine Liste erstellen, damit Sie Äpfel mit Äpfeln vergleichen - ansonsten, der Test initialisiert nur die Generatorfunktion –
Auch Sie haben "Früchte" dort, wo es "iterable" sein sollte, denke ich. –
Ansonsten sollten Sie mit dem gleichen Sentinel für alle Methoden testen, nicht mit zufälligen. –
Sie es in Scheiben schneiden könnte - 'l1 [2]'. – jonrsharpe