suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWas ist der effizienteste Weg, eine flache Liste in Python zu reduzieren?

What's the Most Efficient Way to Flatten a Shallow List in Python?

Flache Listen in Python reduzieren

Das Reduzieren einer flachen Liste von Iterables ist eine häufige Operation in Python. Obwohl es mehrere Ansätze gibt, bietet jeder eine unterschiedliche Leistung und Lesbarkeit.

1. Listenverständnis

Ein verschachteltes Listenverständnis kann eine Liste verflachen, führt jedoch zu einem NameError, da die im äußeren Verständnis verwendete Variable (z. B. Menüelement) nicht definiert ist.

2. reduzieren

Die Funktion „Reduzieren“ ermöglicht das Reduzieren mithilfe von list.__add__ als Reduktionsoperation. Diese Methode erfordert jedoch einen zusätzlichen list(x)-Aufruf, um Django QuerySet-Objekte in Listen zu konvertieren.

3. itertools.chain

Die Funktion itertools.chain bietet eine effizientere Option zur Listenreduzierung. Es verwendet einen Generator, um Elemente aus den iterierbaren Elementen zu erzeugen, sodass kein Kopieren oder Listenverständnis erforderlich ist.

Codebeispiel:

import itertools

list_of_menuitems = [['image00', 'image01'], ['image10'], []]

# Flatten using list comprehension (not recommended)
# [image for image in menuitem for menuitem in list_of_menuitems]

# Flatten using reduce
# reduce(list.__add__, (list(mi) for mi in list_of_menuitems))

# Flatten using itertools.chain
flattened_list = list(itertools.chain(*list_of_menuitems))

Kette ist aufgrund ihrer Eigenschaften die bevorzugte Methode zum Reduzieren flacher Listen Leistung und Benutzerfreundlichkeit. Es kann jedes Iterable verarbeiten, einschließlich Django QuerySets.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der effizienteste Weg, eine flache Liste in Python zu reduzieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Warum sind Arrays im Allgemeinen speichereffizienter als Listen für das Speichern numerischer Daten?Warum sind Arrays im Allgemeinen speichereffizienter als Listen für das Speichern numerischer Daten?May 05, 2025 am 12:15 AM

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

Wie können Sie eine Python -Liste in ein Python -Array konvertieren?Wie können Sie eine Python -Liste in ein Python -Array konvertieren?May 05, 2025 am 12:10 AM

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Können Sie verschiedene Datentypen in derselben Python -Liste speichern? Geben Sie ein Beispiel an.Können Sie verschiedene Datentypen in derselben Python -Liste speichern? Geben Sie ein Beispiel an.May 05, 2025 am 12:10 AM

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Was ist der Unterschied zwischen Arrays und Listen in Python?Was ist der Unterschied zwischen Arrays und Listen in Python?May 05, 2025 am 12:06 AM

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

Welches Modul wird gewöhnlich verwendet, um Arrays in Python zu erstellen?Welches Modul wird gewöhnlich verwendet, um Arrays in Python zu erstellen?May 05, 2025 am 12:02 AM

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

Wie können Sie Elemente an eine Python -Liste anhängen?Wie können Sie Elemente an eine Python -Liste anhängen?May 04, 2025 am 12:17 AM

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

Wie erstellt man eine Python -Liste? Geben Sie ein Beispiel an.Wie erstellt man eine Python -Liste? Geben Sie ein Beispiel an.May 04, 2025 am 12:16 AM

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

Diskutieren Sie reale Anwendungsfälle, in denen eine effiziente Speicherung und Verarbeitung numerischer Daten von entscheidender Bedeutung ist.Diskutieren Sie reale Anwendungsfälle, in denen eine effiziente Speicherung und Verarbeitung numerischer Daten von entscheidender Bedeutung ist.May 04, 2025 am 12:11 AM

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

PHPStorm Mac-Version

PHPStorm Mac-Version

Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

SecLists

SecLists

SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.