[Python高效编程]

开发环境

• Python版本： python3.6
• 调试工具：pycharm 2017.1.3
• 电脑系统：Windows 10 64位系统

对于不同的数据结构：列表，字典，集合，通用的数据筛选手段为迭代

例如筛选data中的字符串：

data = [1, 2, 'a', -3, 'b', -4, 5, 5, 'c', -7]res = []for x in data:    if isinstance(x, str):        res.append(x)print(res)

['a', 'b', 'c']

为了使编程风格更加地pythonic，采用函数式编程。

列表，过滤掉列表中的数值

使用filter函数

data = [1, 2, 'a', -3, 'b', -4, 5, 5, 'c', -7]res = filter(lambda x: isinstance(x, str), data)print(res)print(list(res))

<filter object at 0x00000204B7AE63C8>['a', 'b', 'c']

使用列表解析

data = [1, 2, 'a', -3, 'b', -4, 5, 5, 'c', -7]res = [x for x in data if isinstance(x, str)]print(res)

['a', 'b', 'c']

推荐使用列表解析，处理速度更快

字典，筛选出字典中值大于80的项

step1：随机生成某班10人的学号和分数
step2：筛选分数大于80的键值对k,v

from random import randintdata = {}data = {x: randint(60, 100) for x in range(1, 11)}print(data)res = {}res = {key: value for key, value in data.items() if value > 80}print(res)

{1: 61, 2: 69, 3: 83, 4: 94, 5: 72, 6: 65, 7: 94, 8: 100, 9: 74, 10: 92}{3: 83, 4: 94, 7: 94, 8: 100, 10: 92}

集合，筛选集合中偶数的元素

step1：将data转化为集合
step2：集合解析，对2取模为0

from random import randintdata = []data = [randint(1, 100) for _ in range(1, 11)]print(data)s = set(data)print(s)res = set()res = {x for x in s if x%2 == 0}print(res)

[43, 13, 3, 100, 62, 89, 17, 37, 66, 70]{66, 3, 100, 37, 70, 43, 13, 17, 89, 62}{62, 66, 100, 70}

小结：列举了列表，字典，集合中根据条件筛选数据的方法，用列表解析和filter函数的速度都远快于迭代方式。