使用列表和元组列表进行列表理解

Question

在我的 Python 2.7.5 代码中，我有以下数据结构：

一个简单的列表...

>>> data["parts"]
['com', 'google', 'www']

...和一个元组列表...

>>> data["glue"]
[(1L, 'com'), (3L, 'google')]

当输入存在这些结构的代码时，我将始终知道data["parts"] 中的内容； data["glue"] 充其量将包含与 data["parts"] 中的内容“匹配”的元组 - 最坏的情况 data["glue"] 可以为空。我需要知道的是胶水缺少的部分。因此，对于上面的示例数据，我需要知道缺少“www”，这意味着它不在data["glue"] 中可能存在的任何元组中。

我首先尝试通过各种 for 循环加上 if 语句来生成缺失部分的列表，但它充其量是非常混乱的。我尝试过列表推导但失败了。也许列表理解也不是处理这个问题的方法。

非常感谢您的帮助，谢谢。

Answer 1

您可以在此处使用列表推导。也许最简单的方法是创建一组所有索引，然后返回缺失的索引。请注意，即使零件数组中有重复项，此答案也会为您提供所有缺失的组件（例如，如果“www”在零件中出现两次）。集合理解则不是这种情况。

# set of 0-based indices extracted from the 1-based tuples
indices = set(glue_tuple[0] - 1 for glue_tuple in data['glue'])

# array of missing parts, in order
missing_parts = [part for i, part in enumerate(data["parts"]) if i not in indices]

Answer 2

您可以使用set difference 操作。

print set(data['parts'])-set(i[1] for i in data['glue'])
>>> set(['www'])

或者简单地使用list comprehensions:

print [i for i in data['parts'] if i not in (j[1] for j in data['glue'])]
>>> ['www']

set 运算在速度部门获胜，运行运算10,000,000 次，我们可以看到列表推导耗时16s：

import timeit
print timeit.timeit(lambda : set(data['parts'])-set(i[1] for i in data['glue']), number=10000000)
>>> 16.8089739356
print timeit.timeit(lambda : [i for i in data['parts'] if i not in (j[1] for j in data['glue'])], number=10000000)
>>> 33.5426096522