前綴一詞由單字或字母的開頭定義。在本文中,我們將學習如何使用Python內建函數,如startswith(),filter(),lambda和len(),使用Python篩選以給定前綴開頭的列表元素。
讓我們舉一個例子來理解這個問題−
#Let’s take an example to understand this: Given element list, My_list = [“Amelia”, “Kinshuk”, “Rosy”, “Aman”] Keyword to be searched, Prefix = “Am” Final result = [“Amelia”, “Aman”]
文法
所有範例中都使用以下語法 -
startswith()
這是Python中的一個內建方法,如果給定條件滿足,且字串以特定值開頭,則傳回true。
filter()
filter()方法是在我們需要根據特定條件過濾項目時應用的。簡單來說,它允許使用者迭代那些滿足條件的元素。
lambda
這個在Python中的lambda函數被稱為匿名函數。當需要函數物件時,它可以被使用。
len()
這是Python中的一個內建方法,它會傳回物件中項目的長度。
使用列表推導
該程式使用名為startswith()的方法的列表推導來過濾列表中的前綴元素。
Example
的中文翻譯為:範例
在下面的範例中,我們將在名為prefix_list_element_filter()的函數的返回語句中使用列表推導式,該函數將使用for循環迭代列表值,並使用startswith ()檢查前綴。 for迴圈和if語句在同一個位置的結合稱為列表推導式。然後在變數my_list中建立列表。繼續設定呼叫函數,將參數my_list(儲存清單值)和Am(前綴)傳遞給過濾以給定前綴開頭的清單元素。最後,我們使用變數filter_list列印結果。
def prefix_list_element_filter(lst, prefix): return [item for item in lst if item.startswith(prefix)] # Create the list my_list = ["Amar", "Bunny", "Aman", "Ganesh", "Rajendra"] filter_list = prefix_list_element_filter(my_list, "Am") print("The given element start with prefix:", filter_list)
輸出
The given element start with prefix: ['Amar', 'Aman']
使用for迴圈
該程式使用for迴圈來迭代給定的列表,並使用startswith()檢查前綴。然後,它將使用一個空列表,透過使用名為append()的內建方法來儲存過濾的前綴元素。
Example
的中文翻譯為:範例
在以下範例中,我們首先透過使用def關鍵字定義函數來啟動程序,該函數接受兩個參數- lst(用於接收清單值)和prefix (用於接收前綴關鍵字)。接下來,它將使用for迴圈迭代列表,然後使用 startswith() 方法設定前綴,該方法接受函數接收到的參數前綴值。然後使用名為 append() 的方法將過濾清單元素新增至變數 filtered_list 中,並傳回結果。現在在變數 fruit_list 中建立清單。然後使用呼叫函數來傳遞列表值和前綴參數到變數 filter_list 中。最後,使用名為 filter_list 的變數列印結果。
def prefix_list_element_filter(lst, prefix): filtered_list = [] for item in lst: if item.startswith(prefix): filtered_list.append(item) return filtered_list # Create the list fruit_list = ["apple", "banana", "avocado", "blue berry", "kiwi"] filter_list = prefix_list_element_filter(fruit_list, "b") print("The given element start with prefix:\n", filter_list)
輸出
The given element start with prefix: ['banana', 'blue berry']
使用Filter()函數
程式使用filter()函數來識別特定的前綴,並使用lambda函數透過名為startswith()的方法來設定前綴,該方法可以用於過濾特定的前綴。
Example
的中文翻譯為:範例
在以下範例中,使用以def關鍵字開始的函數,該函數接受兩個參數-lst(接收清單值)和prefix(接收特定的關鍵字搜尋),函數將根據是否以給定前綴開頭來過濾項目清單。函數使用一些內建函數(如list()、filter()、lambda和startswith())傳回帶有前綴的結果。然後建立一個列表來儲存變數course_list中的字串值。接下來,使用函數呼叫來傳遞值-在變數filter_list中傳遞course_list和“bc”。現在使用設定變數名為filter_list的print函數來取得結果。
def prefix_list_element_filter(lst, prefix): return list(filter(lambda item: item.startswith(prefix), lst)) # Create the list course_list = ["dca", "bca", "bcom", "MCA", "pgdca"] filter_list = prefix_list_element_filter(course_list, "bc") print("The given element start with prefix:\n", filter_list)
輸出
The given element start with prefix: ['bca', 'bcom']
使用帶有條件表達式的列表推導
程式使用一個函數,透過設定一些條件表達式來傳回列表壓縮,這些條件表達式可以用來過濾以給定前綴開頭的列表元素。
Example
的中文翻譯為:範例
在下面的範例中,開始使用函數filter_list_elements_prefix(),它接受兩個參數- lst(儲存清單)和prefix(在函數呼叫期間接收特定前綴)。此函數透過使用列表推導式傳回新列表,即表達式 item[:len(prefix)] 對 lst 中的每個項目從開頭到前綴的長度進行切片,並將其與前綴進行比較。如果它們相等,則將該項目包含在新清單中。接下來,建立一個清單以在變數 my_list 中儲存一些字串值。然後初始化變數 filter_list,它與上述函數具有相同的名稱,以傳遞列表和前綴的值。最後,使用變數 filter_list 在 print 函數中取得結果。
def filter_list_elements_prefix(lst, prefix): return [item for item in lst if item[:len(prefix)] == prefix] # Create the list my_list = ["tea", "coffee", "cheese", "teaspoon", "sugar"] filter_list = filter_list_elements_prefix(my_list, "tea") print("The given element start with prefix:\n", filter_list)
输出
The given element start with prefix: ['tea', 'teaspoon']
结论
我们讨论了解决问题陈述的各种方法,过滤以给定前缀开头的元素。有一些内置函数,如startswith(),append()和len(),可以用于过滤前缀并根据给定条件返回结果。这个程序涉及到现实生活中的例子,比如一个由多个人名组成的名单,可以通过特定的前缀进行搜索。
以上是如何使用Python篩選以給定前綴開頭的列表元素?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造

數組的同質性對性能的影響是雙重的:1)同質性允許編譯器優化內存訪問,提高性能;2)但限制了類型多樣性,可能導致效率低下。總之,選擇合適的數據結構至關重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

ZendStudio 13.5.1 Mac
強大的PHP整合開發環境

VSCode Windows 64位元 下載
微軟推出的免費、功能強大的一款IDE編輯器

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具