Добавление той же строки в список строк в Python

Question

Я пытаюсь взять одну строку и добавить ее к каждой строке, содержащейся в списке, а затем добавить новый список с завершенными строками. Пример:

list = ['foo', 'fob', 'faz', 'funk'] 
string = 'bar' 

*magic* 

list2 = ['foobar', 'fobbar', 'fazbar', 'funkbar'] 

Я попытался использовать петли и попытался понять список, но это был мусор. Как всегда, любая помощь, очень ценится.

Answer 1

Самый простой способ сделать это с пониманием списка:

[s + mystring for s in mylist] 

Обратите внимание, что я избегал использовать встроенные имена, как list, потому что тени или скрывает встроенные имена, которые очень не хорошо.

Кроме того, если вы на самом деле не нужен список, но просто нужен итератор, выражение генератора может быть более эффективным (хотя это не вероятно делом в коротких списках):

(s + mystring for s in mylist) 

Это очень мощный, гибкий и лаконичный. Каждый хороший программист на Python должен научиться владеть ими.

Answer 2

list2 = ['%sbar' % (x,) for x in list] 

И не следует использовать list в качестве наименования; он затеняет встроенный тип.

Answer 3

new_list = [word_in_list + end_string for word_in_list in old_list] 

Использование имен, таких как «список» для ваших имен переменных, плохо, поскольку оно будет перезаписывать/переопределять встроенные функции.

Answer 4

my_list = ['foo', 'fob', 'faz', 'funk'] 
string = 'bar' 
my_new_list = [x + string for x in my_list] 
print my_new_list 

Это будет печатать:

['foobar', 'fobbar', 'fazbar', 'funkbar'] 

Answer 5

Я гавань нашел способ прокомментировать ответы до сих пор. Так вот оно. Я поддерживаю ответ Игнасио Васкес-Абрамса list2 = ['%sbar' % x for x in list].

Другие ответы с [string + "bar" for string in list] будут работать в большинстве случаев, но если вы примете более общее решение для простейшего случая - IMHO - следуя принципам проектирования Python. Должен быть предпочтительно один очевидный способ сделать это. %sbar работает все время.

Answer 6

map кажется подходящим инструментом для работы для меня.

my_list = ['foo', 'fob', 'faz', 'funk'] 
string = 'bar' 
list2 = map(lambda orig_string: orig_string + string, my_list) 

См this section на функциональных инструментов программирования для большего количества примеров map.

Answer 7

вы можете использовать лямбда внутри карты в python. написал генератор серых кодов. https://github.com/rdm750/rdm750.github.io/blob/master/python/gray_code_generator.py # коды здесь идут «»» битого код п-1, с 0 предварёнными к каждому слову, а затем битовый код п-1 в обратном порядке, с 1 предварёнными к каждому слову. ''»

def graycode(n): 
     if n==1: 
      return ['0','1'] 
     else: 
      nbit=map(lambda x:'0'+x,graycode(n-1))+map(lambda x:'1'+x,graycode(n-1)[::-1]) 
      return nbit 

    for i in xrange(1,7): 
     print map(int,graycode(i)) 

Answer 8

Запуск следующего эксперимента по вещий путь:

[s + mystring for s in mylist] 

, кажется, ~ 35% быстрее, чем очевидное использование для цикла, как это:

i = 0 
for s in mylist: 
    mylist[i] = s+mystring 
    i = i + 1 

Эксперимент

import random 
import string 
import time 

mystring = '/test/' 

l = [] 
ref_list = [] 

for i in xrange(10**6): 
    ref_list.append(''.join(random.choice(string.ascii_lowercase) for i in range(10))) 

for numOfElements in [5, 10, 15 ]: 

    l = ref_list*numOfElements 
    print 'Number of elements:', len(l) 

    l1 = list(l) 
    l2 = list(l) 

    # Method A 
    start_time = time.time() 
    l2 = [s + mystring for s in l2] 
    stop_time = time.time() 
    dt1 = stop_time - start_time 
    del l2 
    #~ print "Method A: %s seconds" % (dt1) 

    # Method B 
    start_time = time.time() 
    i = 0 
    for s in l1: 
     l1[i] = s+mystring 
     i = i + 1 
    stop_time = time.time() 
    dt0 = stop_time - start_time 
    del l1 
    del l 
    #~ print "Method B: %s seconds" % (dt0) 

    print 'Method A is %.1f%% faster than Method B' % ((1 - dt1/dt0)*100) 

Результаты

Number of elements: 5000000 
Method A is 38.4% faster than Method B 
Number of elements: 10000000 
Method A is 33.8% faster than Method B 
Number of elements: 15000000 
Method A is 35.5% faster than Method B