有的时候使用dir(Module),可以查看里面的方法,但是模块自带的属性"__"开头的也会显示,如下:
> import random > dir(random) ['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MAGICCONST', 'SystemRandom', 'TWOPI', 'WichmannHill', '_Buil tinMethodType', '_MethodType', '__all__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '_acos', '_c eil', '_cos', '_e', '_exp', '_hashlib', '_hexlify', '_inst', '_log', '_pi', '_random', '_sin', '_sqrt', '_test', '_test_ generator', '_urandom', '_warn', 'betavariate', 'choice', 'division', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss', 'getrandbi ts', 'getstate', 'jumpahead', 'lognormvariate', 'normalvariate', 'paretovariate', 'randint', 'random', 'randrange', 'sam ple', 'seed', 'setstate', 'shuffle', 'triangular', 'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate'] >
这个时候想过滤以"_"或"__"开头的方法,可以:
> filter(lambda s: not s.startswith("_"), dir(random)) ['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MAGICCONST', 'SystemRandom', 'TWOPI', 'WichmannHill', 'betav ariate', 'choice', 'division', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss', 'getrandbits', 'getstate', 'jumpahead', 'lognormv ariate', 'normalvariate', 'paretovariate', 'randint', 'random', 'randrange', 'sample', 'seed', 'setstate', 'shuffle', 't riangular', 'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate'] >
从上面来看,使用filter()函数,结合lambda函数很好的完成了任务。 其他的例子,比如想从一个列表中过滤非数字的字符串列表:
> L = ["1234", "ABCD", "BOOK"] > filter(lambda s: s.isdigit(), L) ['1234'] >
补充知识:python不同长度列表,对应合并
1. 说明
lis1 = [{‘OS_bit': u'64 \u4f4d', ‘OS_version': ‘10.0.10240', ‘OS_name': u'Microsoft Windows 10 \u4f01\u4e1a\u7248 2015 \u957f\u671f\u670d\u52a1\u65b9\u6848'}] lis2 = [{‘ip':‘10.20.122.32'}] lis3 = [{‘CPU_name': u'Intel® Core"htmlcode"># !/usr/bin/env/python # _*_coding:utf-8_*_ # Data:2019-04-10 # Auther:苏莫 # Link:QQ2388873062 # Address:https://blog.csdn.net/lingluofengzang # PythonVersion:python2.7 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') lis1 = [{'OS_bit': u'64 \u4f4d', 'OS_version': '10.0.10240', 'OS_name': u'Microsoft Windows 10 \u4f01\u4e1a\u7248 2015 \u957f\u671f\u670d\u52a1\u65b9\u6848'}] lis2 = [{'ip':'10.20.122.32'}] lis3 = [{'CPU_name': u'Intel(R) Core(TM) i5-4200H CPU @ 2.80GHz'}] lis4 = [{'memory_size': '1600MHz', 'memory_name': u'Physical Memory 0'}, {'memory_size': '1600MHz', 'memory_name': u'Physical Memory 2'}] lis5 = [{'GPU_name': u'NVIDIA GeForce GTX 950M', 'GPU_size': '2G'}, {'GPU_name': u'Intel(R) HD Graphics 4600', 'GPU_size': '1G'}] is_all = [lis1,lis2,lis3,lis4,lis5] #l print lis_all new_lis = [] for j in range(2): lis = {} for i in range(len(lis_all)): try: lis = dict(lis, **lis_all[i][j]) except Exception as e: pass # else: new_lis.append(lis) print new_lis3.结果
以上这篇Python中使用filter过滤列表的一个小技巧分享就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
更新日志
- 凤飞飞《我们的主题曲》飞跃制作[正版原抓WAV+CUE]
- 刘嘉亮《亮情歌2》[WAV+CUE][1G]
- 红馆40·谭咏麟《歌者恋歌浓情30年演唱会》3CD[低速原抓WAV+CUE][1.8G]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[320K/MP3][193.25MB]
- 【轻音乐】曼托凡尼乐团《精选辑》2CD.1998[FLAC+CUE整轨]
- 邝美云《心中有爱》1989年香港DMIJP版1MTO东芝首版[WAV+CUE]
- 群星《情叹-发烧女声DSD》天籁女声发烧碟[WAV+CUE]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[FLAC/分轨][748.03MB]
- 理想混蛋《Origin Sessions》[320K/MP3][37.47MB]
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[320K/MP3][78.78MB]
- 群星《情叹-发烧男声DSD》最值得珍藏的完美男声[WAV+CUE]
- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
- 卫兰《DAUGHTER》【低速原抓WAV+CUE】
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]