在特定条件下从列表（或其他可迭代对象）中获取项目数

问题描述：

假设我有一个包含大量项目的列表，

l = [ 1, 4, 6, 30, 2, ... ]

我想从该列表中获取满足特定条件的项目数。我的第一个想法是：

count = len([i for i in l if my_condition(l)])

但是如果过滤后的列表也包含大量项目，我认为为过滤结果创建新列表只是浪费内存。就效率而言，恕我直言，上述调用不可能比以下调用更好：

count = 0
for i in l:
    if my_condition(l):
        count += 1

是否有任何函数式方法来获取满足条件的项目数，而无需生成临时列表？

解决方案 1：

您可以使用生成器表达式：

>>> l = [1, 3, 7, 2, 6, 8, 10]
>>> sum(1 for i in l if i % 4 == 3)
2

甚至

>>> sum(i % 4 == 3 for i in l)
2

True == 1它利用了和的事实False == 0。

或者，您可以使用itertools.imap（python 2）或者简单使用map（python 3）：

>>> def my_condition(x):
...     return x % 4 == 3
... 
>>> sum(map(my_condition, l))
2

解决方案 2：

您需要的是生成器理解，而不是这里的列表。

例如，

l = [1, 4, 6, 7, 30, 2]

def my_condition(x):
    return x > 5 and x < 20

print sum(1 for x in l if my_condition(x))
# -> 2
print sum(1 for x in range(1000000) if my_condition(x))
# -> 14

或者使用itertools.imap（尽管我认为显式列表和生成器表达式看起来更符合 Python 风格）。

请注意，虽然从示例中看不出来sum，但你可以很好地编写生成器推导式。例如，

inputs = xrange(1000000)      # In Python 3 and above, use range instead of xrange
odds = (x for x in inputs if x % 2)  # Pick odd numbers
sq_inc = (x**2 + 1 for x in odds)    # Square and add one
print sum(x/2 for x in sq_inc)       # Actually evaluate each one
# -> 83333333333500000

这种技术的妙处在于，您可以在代码中指定概念上独立的步骤，而无需强制评估并存储在内存中，直到评估最终结果为止。

解决方案 3：

reduce如果你喜欢函数式编程，也可以使用

reduce(lambda count, i: count + my_condition(i), l, 0)

这样，您只需进行 1 次传递，并且不会生成中间列表。

解决方案 4：

你可以做类似的事情：

l = [1,2,3,4,5,..]
count = sum(1 for i in l if my_condition(i))

对于每个满足条件的元素，它都会加 1。

解决方案 5：

from itertools import imap
sum(imap(my_condition, l))

解决方案 6：

您可以使用len(list(filter(my_condition, l)))。filter返回一个包含所有值的可迭代对象，这样函数True在应用时就会返回。使用lenafter 可以解决这个问题。filter对象不支持len，即__len__，因此list必须先调用构造函数。