今天遇到一个问题,在同事随意的提示下,用了 itertools.groupby 这个函数。不过这个东西最终还是没用上。
问题就是对一个list中的新闻id进行去重,去重之后要保证顺序不变。
直观方法
最简单的思路就是:
ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1] news_ids = [] for id in ids: if id not in news_ids: news_ids.append(id) print news_ids
这样也可行,但是看起来不够爽。
用set
另外一个解决方案就是用set:
ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] ids = list(set(ids))
这样的结果是没有保持原来的顺序。
按照索引再次排序
最后通过这种方式解决:
ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] news_ids = list(set(ids)) news_ids.sort(ids.index)
使用itertools.grouby
文章一开始就提到itertools.grouby, 如果不考虑列表顺序的话可用这个:
ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] ids.sort() it = itertools.groupby(ids) for k, g in it: print k
关于itertools.groupby的原理可以看这里:http://docs.python.org/2/library/itertools.html#itertools.groupby
用reduce
网友reatlk留言给了另外的解决方案。我补充并解释到这里:
In [5]: ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] In [6]: func = lambda x,y:x if y in x else x + [y] In [7]: reduce(func, [[], ] + ids) Out[7]: [1, 4, 3, 2, 5, 6]
上面是我在ipython中运行的代码,其中的 lambda x,y:x if y in x else x + [y] 等价于 lambda x,y: y in x and x or x+[y] 。
思路其实就是先把ids变为[[], 1,4,3,......] ,然后在利用reduce的特性。reduce解释参看这里:http://docs.python.org/2/library/functions.html#reduce
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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