Python循环遍历进阶：列表删除与性能优化实战

核心实现代码

import time

# 删除下面列表中所有张姓元素，输出的结果应该是['李老大','李老二']
lst = ['张老大', '张老二', '李老大', '张老三', '李老二']*10000

# 直接for循环遍历列表，remove需要删除的元素
def del1(lst):
  for i in lst:
    if i[0] == '张':
      lst.remove(i) # 在删lst[0]'张老大'的时候，列表长度变成4，导致lst[1]取值成了'李老大'，跳过了'张老二'
  return lst # 返回的结果不符合预期


# 正向遍历，通过建一个原列表的副本，然后遍历副本，删除原列表中的元素
def del2(lst):
  lst2 = lst.copy() # 创建副本内存和时间开销大
  for i in lst2:
    if i[0] == '张':
      lst.remove(i) # 删除第一个匹配的元素，检索匹配时间开销大
  return lst # 结果虽然正确，但效率极低，不要用这种方法


# 使用高阶函数filter方法
def del3(lst):
  def comp(n): # 创建过滤函数
    return n[0] != '张' #对于首字符不是'张'的元素返回True，予以保留。若返回False的予以删除。
  return list(filter(comp, lst)) # filter高阶函数删除列表中的元素，
# 删除条件是comp方法，返回的是迭代器，需要list方法转成列表


# 倒序删除法
def del4(lst):
  for i in range(len(lst) - 1, -1, -1): # 注意len(lst)必须-1，因为列表元素下标是0至len(lst)-1；注意for循环左开右闭，
# 从lst队尾循环到开头必须是-1，写0会漏了lst[0]；-1表示倒序排列。range实际就是int数字列表生成式，在这实际生成的是
# [49999,49998,..1,0]，通过下标访问列表的指定元素。
    if lst[i][0] == '张':
      del lst[i]
  return lst


# 倒序删除之while循环，效果和for序号一致，运行效率差别极其微小(for序号方法内存开销略大一点点)。while循环需要写7行，
# for循环只要5行，更推荐使用for循环。但while循环代码阅读起来更易懂。
def del5(lst):
  length = len(lst) - 1
  while length >= 0:
    if lst[length][0] == '张':
      del lst[length]
    length -= 1
  return lst


# lst = del1(lst) # del1方法直接遍历列表删除指定元素，返回结果错误
# print(lst)

# t1 = time.time()
# lst = del2(lst) # del2方法通过创建原列表副本，遍历副本删除原件中的指定元素，返回结果正确，但是运行效率极低
# t2 = time.time()
# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 4.51529，在这可以看到代码优化的必要性，运行结果虽然一致但性能差别极大。
# 评价性能一般看2个指标，1是时间消耗，2是资源消耗(通常指内存消耗，特殊场合还有别的资源消耗)。

t1 = time.time()
lst = del3(lst)
t2 = time.time()
print(f"filter方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 0.00596

# t1 = time.time()
# lst = del4(lst)
# t2 = time.time()
# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 0.07991

# t1 = time.time()
# lst = del5(lst)
# t2 = time.time()
# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 0.08516