- 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
4.5. 过滤列表
4.5. 过滤列表
如你所知,Python 具有通过列表解析(第 3.6 节 “映射 list”)将列表映射到其它列表的强大能力。这种能力同过滤机制结合使用,使列表中的有些元素被映射的同时跳过另外一些元素。
过滤列表语法:
[mapping-expression for element in source-list if filter-expression]
这是你所知所爱的 列表解析 的扩展。前三部分都是相同的;最后一部分,以 if 开头的是过滤器表达式。过滤器表达式可以是返回值为真或者假(在 Python 中是 几乎任何东西)的任何表达式。任何经过滤器表达式演算值为元素的真都可以包含在映射中。其它的元素都将忽略,它们不会进入映射表达式,更不会包含在输出列表中。
例 4.14. 列表过滤介绍
>>> li = ["a", "mpilgrim", "foo", "b", "c", "b", "d", "d"] >>> [elem for elem in li if len(elem) > 1] ['mpilgrim', 'foo'] >>> [elem for elem in li if elem != "b"] ['a', 'mpilgrim', 'foo', 'c', 'd', 'd'] >>> [elem for elem in li if li.count(elem) == 1] ['a', 'mpilgrim', 'foo', 'c']
这里的映射表达式很简单(只是返回每个元素的值),所以请把注意力集中到过滤器表达式上。由于 Python 会遍历整个列表,它将对每个元素执行过滤器表达式。如果过滤器表达式演算值为真,该元素就会被映射,同时映射表达式的结果将包含在返回的列表中。这里,你过滤掉了所有单字符的字符串,留下了一个由长字符串构成的列表。 | |
这里你过滤掉了一个特定值 b。 注意这个过滤器会过滤掉所有的 b,因为每次取出 b,过滤表达式都将为假。 | |
count 是一个列表方法,返回某个值在列表中出现的次数。你可以认为这个过滤器将从列表中剔除重复元素,返回一个只包含了在原始列表中有着唯一值拷贝的列表。但并非如此,因为在原始列表中出现两次的值(在本例中,b 和 d)被完全剔除了。从一个列表中排除重复值有多种方法,但过滤并不是其中的一种。 |
回到 apihelper.py 中的这一行:
methodList = [method for method in dir(object) if callable(getattr(object, method))]
这行看上去挺复杂的,确实也很复杂,但是基本结构都还是一样的。整个过滤表达式返回一个列表,并赋值给 methodList 变量。表达式的前半部分是列表映射部分。映射表达式是一个和遍历元素相同的表达式,因此它返回每个元素的值。dir(object) 返回 object 对象的属性和方法列表——你正在映射的列表。所以唯一新出现的部分就是在 if 后面的过滤表达式。
过滤表达式看上去很恐怖,其实不是。你已经知道了 callable、getattr 和 in。正如你在 前面的部分 中看到的,如果 object 是一个模块,并且 method 是上述模块中某个函数的名称,那么表达式 getattr(object, method) 将返回一个函数对象。
所以这个表达式接收一个名为 object 的对象,然后得到它的属性、方法、函数和其他部件的名称列表,接着过滤掉我们不关心的部件。执行过滤行为是通过对每个属性/方法/函数的名称调用 getattr 函数取得实际部件的引用,然后检查这些部件对象是否是可调用的,当然这些可调用的部件对象可能是方法或者函数,同时也可能是内置的(比如列表的 pop 方法)或者用户自定义的(比如 odbchelper 模块的 buildConnectionString 函数)。这里你不用关心其它的属性,如内置在每一个模块中的 __name__ 属性。
进一步阅读
- Python Tutorial 讨论了 使用内置过滤器函数 过滤列表的另一种方式。
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