リスト全体を処理せずに、条件に一致するリストから最初の項目を取得する
潜在的に広範なリストから特定の条件を満たす最初の要素を取得することは一般的ですタスク。あなたのようなカスタム関数でもこの目的を達成できますが、Python にはより効率的な代替関数が組み込まれている可能性があります。
Python 2.6 および Python 3:
これらのバージョンについては、次に組み込み関数を検討してください。これにより、次の 2 つのアプローチが得られます。
-
Raising StopIteration:
next(x for x in the_iterable if x > 3)
-
デフォルト値 (例: None) を返す:
next((x for x in the_iterable if x > 3), default_value)
Python
注: 以下の解決策は次のとおりです。リスト全体を処理するため、Python 2.6 のメソッドよりも効率が低くなります。
-
次のメソッド:
.next()
条件を満たす要素がない場合、StopIteration が直ちに発生します。
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カスタム関数 (初期値による)提案):
def first(the_iterable, condition = lambda x: True): for i in the_iterable: if condition(i): return i
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itertools:
from itertools import ifilter, islice first_item = next(ifilter(lambda x: x > 3, the_iterable))
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ブレーク付き for ループ:
for item in the_iterable: if condition(item): break first_item = item
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試す/除く反復の停止:
try: first_item = next(x for x in the_iterable if condition(x)) except StopIteration: return None
以上がPython リストで最初に一致する項目を効率的に見つけるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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