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。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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