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: 复制代码代码如下: 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: 复制代码代码如下: ids = [1,4,3,3,4,2

转载于:http://yxmhero1989.blog.163.com/blog/static/112157956201381443244790/ Python很简洁 我们喜欢简单有效的代码   一.{}.fromkeys(list).keys() list2 = {}.fromkeys(list1).keys() 二.set list2 = list(set(list1)) 三.itertools.grouby ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] ids.sort()

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #字典去重小代码 import sys import os import platform try: pass except: print '''you have something wrong this is a simple jiaoben ''' sys.exit() why = 'why.txt' for i in xrange(len(sys.argv)): if(i>=1): other = sys.ar

业务场景大概是这样的,这里由两个hive表格,tableA 和 tableB, 格式内容都是这样的: uid cate1 cate2 在hive QL中,我们知道union有着自动去重的功能,但是那是真对几行内容完全一致的情况下才可以.现在我们要进行去重的情况是根据uid进行去重. 也就是说可能存在这种情况: 1234 老师 唱歌 1234 老师 跳舞 对于hive表格中的这两行数据我们只想要保留其中的一行. 针对这种情况,我们做的大致思路就是,取两个表格数据的时候同时人为加上一个flag,然后

这次去测试一下 python 的set去重,速度怎么样? 我们要做的是把文件一次性读取到内存中,然后去重,输出去重的长度. 第一步:对 121w 条数据去重,看去重话费的时间 上证据: 第二步:对 1210 w 条数据去重,看去重话费的时间 第三步:对 1.21 亿 条数据去重,看去重话费的时间

python 中的集合可以去重是实现了__hash__与__eq__ 当class没有定义__eq__()方法时,那么它也不应该定义__hash__()方法.如果它定义了__eq__()方法,却没有定义__hash__()方法,那么这个类的实例就不能在可哈希集合使用.如果一个类定义了一个可变对象(这里应该是指class的成员之一为可变对象),且实现了__eq__()方法,那么这个类就不应该实现hash()方法,因为可哈希对象的实现要求键值key的hash值是不变的(如果一个对象的hash值改变了

一.方法1  代码如下 复制代码 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 思路看起来比较清晰简单 ,也可以保持之前的排列顺序. 二.方法2 通过set方法进行处理  代码如下 复制代码 ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] ids = list(set(ids

http://bbs.chinaunix.net/thread-1680208-1-1.html 如何找出 python list 中有重复的项 http://www.cnblogs.com/feisky/archive/2012/12/06/2805251.html 比较容易记忆的是用内置的setl1 = ['b','c','d','b','c','a','a']l2 = list(set(l1))print l2 还有一种据说速度更快的,没测试过两者的速度差别l1 = ['b','c','d

print u'列表去重'a=[1,2,3,3,2,1,4,4,5,6,'a','a','b','c']print list(set(a))

一.方法1  代码如下 复制代码 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 思路看起来比较清晰简单 ,也可以保持之前的排列顺序. 二.方法2 通过set方法进行处理  代码如下 复制代码 ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] ids = list(set(ids

今天实习的web大表哥说帮我看环境不过前提是要我帮他写个python合并列表的demo, 大概思路就是利用zip库进行keys和values的遍历,然后在输出就行 key1={'name1':'小明','name2':'小红'} key2={'小明':'[men,20]','小红':'[women,30]'} for k,v in zip(key1.values(),key1.keys()): for i, j in zip(key2.values(), key2.keys()): if k =

1. 列表去重 li = [] for item in my_list: if item not in li: li.append(item) 2.集合去重 list(set(my_list)) 3.字典去重 dict1 = dict.fromkeys(my_list, '') li = dict1.keys

标题有语病,其实是这样的: 假设有两个列表 : L1 = [1,2,3,4] ; L2 = [1,2,5,6] 然后去掉L1中包含的L2的元素 直接这样当然是不行的: def removeExists(L1, L2): for e1 in L1: if e1 in L2: L1.remove(e1) 不管什么语言都不能这么干,但是又有一点不同,它不报错而且还能往下走,只不过结果不合预期. 结果是这样的,因为L1中的1移除后,迭代器索引指向了第二个元素,但是现在第二个元素是3了,所以L1的结果会是

data = set() data.clear() data.add('qq1') data.add('qq2') data.add('qq3') data.add('qq4') data.add('qq1') data.add('qq2') data.add('qq3') data.add('qq4') add = 'qq1' print(type(data)) if add in data: print('qq1已经存在') else: data.add('add') print(data)

1 a = [,,,,,,,,,,] a1 = [] for i in a: if i not a1: a1.append(i) else: continue 2 a = [,,,,,,,,,] a1 = set(a) 3 a = [,,,,,,,,,,] for i in a: : del a[a.index(i)] 4 import itertools a = [,,,,,,,] a1 = [] for i in itertools.groupby(a): a1.append(i)

预逻辑脚本代码: uniqueList = [] def isDuplicate(inValue): if inValue in uniqueList: return 1 else: uniqueList.append(inValue) return 0 调用: isDuplicate( ! [NAME] ! )

一.一个列表中可能含有重复元素,使用set()可以实现列表的去重处理,但是无法知道哪些元素是重复的,下面的函数用于找出哪些元素重复了,以及重复的次数. 代码: from collections import Counter #引入Counter a = [1, 2, 3, 3, 4, 4] b = dict(Counter(a)) print(b) print ([key for key,value in b.items() if value > 1]) #只展示重复元素 print ({key

记录Python学习中的几个小问题,和C#\JAVA的习惯都不太一样. 1.Django模板中比较两个值是否相等 错误的做法 <option value="{{group.id}}" {%if group.id==gr.id %}selected='selected'{% endif %}>{{group.name}}</option> 正确的做法 <option value="{{group.id}}" {%ifequal group

基于python的opcode优化和模块按需加载机制研究(学习与思考) 姓名:XXX 学校信息:XXX 主用编程语言:python3.5 个人技术博客:http://www.cnblogs.com/Mufasa/ 文档转换为PDF有些图片无法完全显示,请移步我的博客查看 完成时间:2019.03.06 本项目希望您能完成以下任务: - 优化python字节码解析代码,从底层提升python脚本运行效率:(底层.编译器.虚拟机) - 基本思路可以统计游戏常用opcode指令,进行类似opcode合

1.如何实现对python列表去重,并保持原来顺序 li = [1,2,5,3,1,6,3,8,0,3,2,4] l = [] for i in li: if i not in l: l.append(i) print(l) 方法一 li = [1,2,5,3,1,6,3,8,0,3,2,4] l = list(set(li)) l.sort(key=lambda i:li.index(i)) print(l) # 先去重,再按照li的索引进行排序 方法二 li = [1,2,5,3,1,6,3

了解 Python 字节码是什么,Python 如何使用它来执行你的代码,以及知道它是如何帮到你的. 如果你曾经编写过 Python,或者只是使用过 Python,你或许经常会看到 Python 源代码文件——它们的名字以 .py 结尾.你可能还看到过其它类型的文件,比如以 .pyc 结尾的文件,或许你可能听说过它们就是 Python 的 “ 字节码(bytecode)” 文件.(在 Python 3 上这些可能不容易看到 —— 因为它们与你的 .py 文件不在同一个目录下,它们在一个叫 __p