파이썬 에 튜플 목록이 있고 튜플이 목록에없는 경우에만 지점을 가져 가고 싶은 조건부가 있습니다 (목록에있는 경우 if 분기를 사용하고 싶지 않습니다)
if curr_x -1 > 0 and (curr_x-1 , curr_y) not in myList:
# Do Something
이것은 실제로 나를 위해 작동하지 않습니다. 내가 뭘 잘못 했니?
답변
버그는 아마도 코드의 다른 곳에있을 것입니다.
>>> 3 not in [2, 3, 4]
False
>>> 3 not in [4, 5, 6]
True
또는 튜플로 :
>>> (2, 3) not in [(2, 3), (5, 6), (9, 1)]
False
>>> (2, 3) not in [(2, 7), (7, 3), "hi"]
True
답변
파이썬의 목록에 무언가가 없는지 어떻게 확인합니까?
가장 저렴하고 읽기 쉬운 솔루션은 in연산자 (또는 특정 경우 not in)를 사용하는 것입니다. 설명서에서 언급했듯이
운영자
in및not in회원 자격 테스트x in s로 평가
True하는 경우x의 구성원s, 그리고False그렇지.x not in s의 부정을 반환합니다x in s.
또한
연산자
not in는의 참 값을 갖도록 정의됩니다in.
y not in x논리적으로와 같습니다 not y in x.
다음은 몇 가지 예입니다.
'a' in [1, 2, 3]
# False
'c' in ['a', 'b', 'c']
# True
'a' not in [1, 2, 3]
# True
'c' not in ['a', 'b', 'c']
# False
튜플은 해시 가능하기 때문에 튜플과 함께 작동합니다 (튜플도 불변이기 때문에).
(1, 2) in [(3, 4), (1, 2)]
# True
RHS의 객체가 __contains__()메소드를 정의하는 경우 문서 비교 섹션의 in마지막 단락에 언급 된대로 내부적 으로 메소드를 호출합니다 .
…
in와not in, 반복 가능한이다 또는 구현 유형을 지원하는
__contains__()방법을. 예를 들어, 당신은 이것을 할 수 있지만 그렇게해서는 안됩니다 :
[3, 2, 1].__contains__(1)
# True
in단락이 있으므로 요소가 목록의 시작 부분에 있으면 in더 빨리 평가됩니다.
lst = list(range(10001))
%timeit 1 in lst
%timeit 10000 in lst # Expected to take longer time.
68.9 ns ± 0.613 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
178 µs ± 5.01 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
항목이 목록에 있는지 확인하는 것 이상을 수행하려면 옵션이 있습니다.
list.index항목의 색인을 검색하는 데 사용할 수 있습니다. 해당 요소가 없으면 aValueError가 발생합니다.list.count발생 횟수를 계산하려는 경우 사용할 수 있습니다.
XY 문제 : 당신은 sets 를 고려 했습니까 ?
다음과 같은 질문을 해보십시오.
- 항목이 목록에 두 번 이상 있는지 확인해야합니까?
- 이 검사는 루프 또는 반복적으로 호출되는 함수 내에서 수행됩니까?
- 목록에 저장 한 항목이 해시 가능합니까? IOW, 당신
hash은 그들 에게 전화 할 수 있습니까?
이 질문에 “예”라고 대답 한 경우 set대신 사용하십시오 . 의 in멤버쉽 테스트 list는 O (n) 시간 복잡성입니다. 이것은 파이썬이 목록의 선형 스캔을 수행하여 각 요소를 방문하고 검색 항목과 비교해야한다는 것을 의미합니다. 이 작업을 반복적으로 수행하거나 목록이 크면이 작업에 오버 헤드가 발생합니다.
set반면에 객체는 일정한 시간 멤버쉽 확인을 위해 값을 해시합니다. 확인은 다음을 사용하여 수행됩니다 in.
1 in {1, 2, 3}
# True
'a' not in {'a', 'b', 'c'}
# False
(1, 2) in {('a', 'c'), (1, 2)}
# True
불행히도 검색 / 검색하지 않는 요소가 목록의 끝에있을 때 파이썬은 목록을 끝까지 스캔합니다. 이것은 아래의 타이밍에서 분명합니다.
l = list(range(100001))
s = set(l)
%timeit 100000 in l
%timeit 100000 in s
2.58 ms ± 58.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
101 ns ± 9.53 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
기억하고, 이것은 저장하고 조회하는 요소가 해시 가능한 한 적합한 옵션입니다. IOW는 불변 유형이거나 구현하는 객체 여야합니다 __hash__.
