删除与Python列表中的条件匹配的前N个项

Question

如果我有一个函数matchCondition(x) ，我怎样才能删除匹配该条件的Python列表中的前n项？

一种解决方案是迭代每个项目，将其标记为删除（例如，通过将其设置为None ），然后用理解来过滤列表。 这需要对列表进行两次迭代并改变数据。 是否有更惯用或更有效的方法来做到这一点？

n = 3

def condition(x):
    return x < 5

data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
out = do_remove(data, n, condition)
print(out)  # [10, 9, 8, 4, 7] (1, 2, and 3 are removed, 4 remains)

Answer 1

使用itertools.filterfalse和itertools.count一种方法：

from itertools import count, filterfalse

data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
output = filterfalse(lambda L, c=count(): L < 5 and next(c) < 3, data)

然后list(output) ，给你：

[10, 9, 8, 4, 7]

Answer 2

编写一个生成器，它接受可迭代，条件和数量下降。 迭代数据并生成不符合条件的项目。 如果满足条件，则递增计数器并且不产生该值。 一旦计数器达到您想要下降的数量，总是产生物品。

def iter_drop_n(data, condition, drop):
    dropped = 0

    for item in data:
        if dropped >= drop:
            yield item
            continue

        if condition(item):
            dropped += 1
            continue

        yield item

data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
out = list(iter_drop_n(data, lambda x: x < 5, 3))

这不需要额外的列表副本，只迭代列表一次，并且只为每个项目调用一次条件。 除非您确实想要查看整个列表，否则不要对结果进行list调用，并直接迭代返回的生成器。

Answer 3

接受的答案对我来说有点太神奇了。 这里的流程有望更清晰：

def matchCondition(x):
    return x < 5


def my_gen(L, drop_condition, max_drops=3):
    count = 0
    iterator = iter(L)
    for element in iterator:
        if drop_condition(element):
            count += 1
            if count >= max_drops:
                break
        else:
            yield element
    yield from iterator


example = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]

print(list(my_gen(example, drop_condition=matchCondition)))

它类似于大卫答案中的逻辑，但是不是检查每一步的丢弃计数，我们只是将循环的其余部分短路。

注意：如果没有可用的yield from ，只需用另一个替换for循环iterator的其余项。

Answer 4

如果需要突变：

def do_remove(ls, N, predicate):
    i, delete_count, l = 0, 0, len(ls)
    while i < l and delete_count < N:
        if predicate(ls[i]):
           ls.pop(i) # remove item at i
           delete_count, l = delete_count + 1, l - 1 
        else:
           i += 1
    return ls # for convenience

assert(do_remove(l, N, matchCondition) == [10, 9, 8, 4, 7])

Answer 5

直截了当的Python：

N = 3
data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]

def matchCondition(x):
    return x < 5

c = 1
l = []
for x in data:
    if c > N or not matchCondition(x):
        l.append(x)
    else:
        c += 1

print(l)

如果需要，可以很容易地将其转换为生成器：

def filter_first(n, func, iterable):
    c = 1
    for x in iterable:
        if c > n or not func(x):
            yield x
        else:
            c += 1

print(list(filter_first(N, matchCondition, data)))

Answer 6

使用列表推导：

n = 3
data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
count = 0
def counter(x):
    global count
    count += 1
    return x

def condition(x):
    return x < 5

filtered = [counter(x) for x in data if count < n and condition(x)]

由于布尔短路，这也将在找到n个元素后停止检查条件。

Answer 7

启动Python 3.8 ，并引入赋值表达式（PEP 572） （ :=运算符），我们可以在列表推导中使用和递增变量：

# items = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
total = 0
[x for x in items if not (x < 5 and (total := total + 1) <= 3)]
# [10, 9, 8, 4, 7]

这个：

• 将变量total初始化为0 ，这将表示列表推导中先前匹配的事件的数量
• 如果两者都检查每个项目：
  • 符合排除条件（ x < 5 ）
  • 如果我们还没有丢弃超过我们想要过滤的项目数量：
    • 通过赋值表达式递增total （ total := total + 1 ）
    • 同时将total价值的新值与丢弃的最大物品数量进行比较（ 3 ）