- 第 1 章 安装 Python
- 1.2. Windows 上的 Python
- 1.3. Mac OS X 上的 Python
- 1.4. Mac OS 9 上的 Python
- 1.5. RedHat Linux 上的 Python
- 1.6. Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7. 从源代码安装 Python
- 1.8. 使用 Python 的交互 Shell
- 1.9. 小结
- 第 2 章 第一个 Python 程序
- 2.2. 函数声明
- 2.3. 文档化函数
- 2.4. 万物皆对象
- 2.5. 代码缩进
- 2.6. 测试模块
- 第 3 章 内置数据类型
- 3.2. List 介绍
- 3.3. Tuple 介绍
- 3.4. 变量声明
- 3.5. 格式化字符串
- 3.6. 映射 list
- 3.7. 连接 list 与分割字符串
- 3.8. 小结
- 第 4 章 自省的威力
- 4.2. 使用可选参数和命名参数
- 4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.4. 通过 getattr 获取对象引用
- 4.5. 过滤列表
- 4.6. and 和 or 的特殊性质
- 4.7. 使用 lambda 函数
- 4.8. 全部放在一起
- 4.9. 小结
- 第 5 章 对象和面向对象
- 5.2. 使用 from module import 导入模块
- 5.3. 类的定义
- 5.4. 类的实例化
- 5.5. 探索 UserDict: 一个封装类
- 5.6. 专用类方法
- 5.7. 高级专用类方法
- 5.8. 类属性介绍
- 5.9. 私有函数
- 5.10. 小结
- 第 6 章 异常和文件处理
- 6.2. 与文件对象共事
- 6.3. for 循环
- 6.4. 使用 sys.modules
- 6.5. 与 Directory 共事
- 6.6. 全部放在一起
- 6.7. 小结
- 第 7 章 正则表达式
- 7.2. 个案研究:街道地址
- 7.3. 个案研究:罗马字母
- 7.4. 使用{n,m} 语法
- 7.5. 松散正则表达式
- 7.6. 个案研究: 解析电话号码
- 7.7. 小结
- 第 8 章 HTML 处理
- 8.2. sgmllib.py 介绍
- 8.3. 从 HTML 文档中提取数据
- 8.4. BaseHTMLProcessor.py 介绍
- 8.5. locals 和 globals
- 8.6. 基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7. 给属性值加引号
- 8.8. dialect.py 介绍
- 8.9. 全部放在一起
- 8.10. 小结
- 第 9 章 XML 处理
- 9.2. 包
- 9.3. XML 解析
- 9.4. Unicode
- 9.5. 搜索元素
- 9.6. 访问元素属性
- 9.7. Segue
- 第 10 章 Scripts 和 Streams
- 10.2. 标准输入、输出和错误
- 10.3. 缓冲节点查询
- 10.4. 查找节点的直接子节点
- 10.5. 通过节点类型创建独立的处理句柄 Creating separate handlers by node type
- 10.6. 处理命令行参数
- 10.7. 全部放在一起
- 10.8. 小结
- 第 11 章 HTTP Web 服务
- 11.2. 避免通过 HTTP 重复地获取数据
- 11.3. HTTP 的特性
- 11.4. 调试 HTTP web 服务
- 11.5. 设置 User-Agent
- 11.6. 处理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7. 处理重定向
- 11.8. 处理被压缩的数据
- 11.9. 全部放在一起
- 11.10. 小结
- 第 12 章 SOAP Web 服务
- 12.2. 安装 SOAP 库
- 12.3. 步入 SOAP
- 12.4. SOAP 网络服务查错
- 12.5. WSDL 介绍
- 12.6. 以 WSDL 进行 SOAP 内省
- 12.7. 搜索 Google
- 12.8. SOAP 网络服务故障排除
- 12.9. 小结
- 第 13 章 单元测试
- 13.2. 深入
- 13.3. 介绍 romantest.py
- 13.4. 正面测试(Testing for success)
- 13.5. 负面测试(Testing for failure)
- 13.6. 完备性检测(Testing for sanity)
- 第 14 章 以测试优先为原则的编程
- 14.2. roman.py, 第 2 阶段
- 14.3. roman.py, 第 3 阶段
- 14.4. roman.py, 第 4 阶段
- 14.5. roman.py, 第 5 阶段
- 第 15 章 重构
- 15.2. 应对需求变化
- 15.3. 重构
- 15.4. 后记
- 15.5. 小结
- 第 16 章 有效编程(Functional Programming)
- 16.2. 找到路径
- 16.3. 过滤已访问列表
- 16.4. 关联已访问列表
- 16.5. 数据中心思想编程
- 16.6. 动态导入模块
- 16.7. 全部放在一起
- 16.8. 小结
- 第 17 章 动态函数
- 17.2. plural.py, 第 1 阶段
- 17.3. plural.py, 第 2 阶段
- 17.4. plural.py, 第 3 阶段
- 17.5. plural.py, 第 4 阶段
- 17.6. plural.py, 第 5 阶段
- 17.7. plural.py, 第 6 阶段
- 17.8. 小结
- 第 18 章 性能优化
- 18.2. 使用 timeit 模块
- 18.3. 优化正则表达式
- 18.4. 优化字典查找
- 18.5. 优化列表操作
- 18.6. 优化字符串操作
- 18.7. 小结
- 附录 A. 进一步阅读
- 附录 B. 五分钟回顾
- 附录 C. 技巧和窍门
- 附录 D. 示例清单
- 附录 E. 修订历史
- 附录 F. 关于本书
- 附录 G. GNU Free Documentation License
- G.1. Applicability and definitions
- G.2. Verbatim copying
- G.3. Copying in quantity
- G.4. Modifications
- G.5. Combining documents
- G.6. Collections of documents
- G.7. Aggregation with independent works
- G.8. Translation
- G.9. Termination
- G.10. Future revisions of this license
- G.11. How to use this License for your documents
- 附录 H. Python license
- H.B. Terms and conditions for accessing or otherwise using Python
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16.3. 过滤已访问列表
16.3. 过滤已访问列表
你已经熟识了 应用列表遍历来过滤列表。 这里介绍的是达到相同效果的另一种令很多人感觉清晰的实现方法。
Python 有一个内建 filter 函数,它接受两个参数:一个函数和一个列表,返回一个列表。[7] 作为第一个参数传递给 filter 的函数本身应接受一个参数,filter 返回的列表将会包含被传入列表参数传递给 filter 所有可以另函数返回真(true)的元素。
都明白了吗?并没有听起来那么难。
例 16.7. 介绍 filter
>>> def odd(n): ... return n % 2 ... >>> li = [1, 2, 3, 5, 9, 10, 256, -3] >>> filter(odd, li) [1, 3, 5, 9, -3] >>> [e for e in li if odd(e)] >>> filteredList = [] >>> for n in li: ... if odd(n): ... filteredList.append(n) ... >>> filteredList [1, 3, 5, 9, -3]
odd 使用内建的取模(mod)函数 “%” 对于为奇数的 n 返回 True ;为偶数的返回 False 。 | |
filter 接受两个参数:一个函数(odd)和一个列表(li)。 它依列表循环为每个元素调用 odd 函数。 如果 odd 返回的是真(记住, Python 认为所有非零值为真),则该元素被放在返回列表中,如若不然则被过滤掉。 结果是一个只包含原列表中奇数的列表,出现顺序则和原列表相同。 | |
你可以通过遍历的方式完成相同的工作,正如在 第 4.5 节 “过滤列表” 中看到的。 | |
你可以通过 for 循环的方式完成相同的工作。 根据你编程的背景,这样也许更“直接”,但是像 filter 函数这样的实现方法更清晰。 不但编写简单,而且易于读懂。 for 循环就好比近距离的绘画:你可以看到所有的细节,但是或许你应该花几秒时间退后几步看一看图画的全景。 “啊,你仅仅是要过滤列表!” |
例 16.8. regression.py 中的 filter
files = os.listdir(path) test = re.compile("test\.py$", re.IGNORECASE) files = filter(test.search, files)
正如你在 第 16.2 节 “找到路径” 中看到的, path 可能包括正在运行脚本的完全或者部分路径名,或者当脚本运行自当前目录时包含一个空的字符串。 任何一种情况下, files 都会获得正运行脚本所在目录的文件名。 | |
这时一个复杂的正则表达式。正如你在 第 15.3 节 “重构”中看到的,如果你需要反复使用同一个正则表达式,你应该编译它已获得更快的性能。编译后的对象将含有接受一个被寻找字符串作为参数的 search 方法。 如果这个正则表达式匹配字符串, search 方法返回一个包含正则表达式匹配信息的 Match 对象;否则返回 None, 这是 Python 空(null) 值。 | |
对于 files 列表中的每个元素,你将会调用正则表达式编译对象 test 的 search 方法。 如果正则表达匹配,方法将会返回一个被 Python 认定为真(true)的 Match 对象;如果正则表达不匹配, search 方法将会返回被认定为假(false)的 None,元素将被排除。 |
历史注释. Python 2.0 早期的版本不包含 列表遍历,因此不能 以列表遍历方式过滤,filter 函数是当时唯一的方法。 即便是在引入列表遍历的 2.0 版,有些人仍然钟情于老派的 filter (和这章稍后将见到的它的伴侣函数 map ) 两种方法并存于世,使用哪种方法只是风格问题, map 和 filter 将在未来的 Python 版本中被废止的讨论尚无定论。
例 16.9. 以列表遍历法过滤
files = os.listdir(path) test = re.compile("test\.py$", re.IGNORECASE) files = [f for f in files if test.search(f)]
这种方法将完成和 filter 函数完全相同的工作。 哪种方法更清晰完全取决于你自己。 |
Footnotes
[7] 从技术层面上讲, filter 的第二个参数可以是任意的序列,包括列表、元组以及定义了 __getitem__ 特殊方法而能像列表一样工作的自定义类。 在可能情况下, filter 会返回与输入相同的数据类型,也就是过滤一个列表返回一个列表,过滤一个元组返回一个元组。
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