原作者：Nik Piepenbreier

翻譯&內(nèi)容補充：費弗里

原文地址：https://towardsdatascience.com/advanced-python-list-techniques-c6195fa699a3

列表（List）是你使用Python過程中接觸最為頻繁的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也是功能最為強大的幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一。Python列表非常的萬能且蘊含著許多隱藏技巧，下面我們就來探索一些常用的列表技巧。

1 列表元素的過濾

1.1 filter()的使用

filter()函數(shù)接受2個參數(shù)：1個函數(shù)對象以及1個可迭代的對象，接下來我們定義1個函數(shù)然后對1個列表進行過濾。

首先我們創(chuàng)建1個列表，并且剔除掉小于等于3的元素：

回顧一下發(fā)生了什么：

1. 我們定義了列表original_list

2. 接著我們定義了一個接受數(shù)值型參數(shù)number的函數(shù)filter_three，當傳入的參數(shù)值大于3時會返回True，反之則會返回False

3. 我們定義了filter對象filtered，其中filter()接受的第一個參數(shù)是函數(shù)對象，第二個參數(shù)是列表對象

4. 最終我們將filter對象轉(zhuǎn)化為列表，最終得到經(jīng)filter_three過濾后original_list內(nèi)留下的元素。

1.2 使用列表推導式

類似的，我們也可以利用列表推導式來過濾列表元素，作為一種生成和修改列表優(yōu)雅的方式，列表推導式想必大家都比較熟悉了，下面是使用列表推導完成同樣任務(wù)的過程：

2 修改列表

2.1 map()的使用

Python中內(nèi)置的map()函數(shù)使得我們可以將某個函數(shù)應(yīng)用到可迭代對象內(nèi)每一個元素之上。

比方說我們想獲取到一個列表對象中每一個元素的平方，就可以使用到map()函數(shù)，就像下面的例子一樣：

類似filter()的工作過程，下面我們來看看發(fā)生了什么：

1. 首先我們定義了列表original_list，以及接受數(shù)值型參數(shù)并返回其平方值的函數(shù)square()2. 接著我們定義了map對象squares，類似filter()，map()接受的第一個參數(shù)是函數(shù)對象，第二個參數(shù)是列表對象3. 最終我們將map對象squares列表化，就得到了想要的結(jié)果

2.2 使用列表推導式

同樣的我們也可以使用列表推導式完成同樣的任務(wù)：

3 利用zip()來組合列表

有些情況下我們需要將兩個或以上數(shù)量的列表組合在一起，這類需求使用zip()來完成非常方便。

zip()函數(shù)接收多個列表作為參數(shù)傳入，進而得到每個位置上一一對應(yīng)的元素組合，就像下面的例子一樣：

4 顛倒列表

Python中的列表是有序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，正因如此，列表中元素的順序很重要，有些時候我們需要翻轉(zhuǎn)列表中所有元素的順序，可以通過Python中的切片操作，用::-1來快捷地實現(xiàn)：

5 檢查列表中元素的存在情況

有些情況下我們想要檢查列表中是否存在某個元素，這種時候就可以使用到Python中的in運算符，譬如說我們有一個記錄了所有比賽獲勝隊伍名稱的列表，當我們想查詢某個隊名是否已獲勝時，可以像下面的例子一樣：

6 找出列表中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素

有些情況下我們想要找出列表中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素，譬如對記錄若干次拋硬幣結(jié)果的列表，找出哪一種結(jié)果出現(xiàn)次數(shù)最多，就可以參考下面的例子：

7 展平嵌套列表

有些情況下我們會遇到一些嵌套的列表，其每個元素又是各自不同的列表，這種時候我們就可以利用列表推導式來把這種嵌套列表展平，如下面2層嵌套的例子：

額外補充：

原作者這里只考慮到兩層嵌套的列表，如果是更多層嵌套，就需要有多少層寫多少for循環(huán)，比較麻煩，其實還有一種更好的方法，我們可以使用pip install dm-tree來安裝tree這個專門用于展平嵌套結(jié)構(gòu)的庫，可以展平任意層嵌套列表，使用例子如下：

8 檢查唯一性

如果你想要查看列表中的值是否都是唯一值，可以使用Python中的set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點，譬如下面的例子：

以上就是本文的全部內(nèi)容，如有疑問歡迎在評論區(qū)討論~

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