Курс Python → Фильтрация списка от «ложных» значений
Для сжатия списка и удаления «ложных» значений (False, None, 0 и пустой строки) из него можно использовать следующий скрипт на Python. Для этого мы будем использовать встроенную функцию filter(). Передавая параметр None в качестве первого аргумента функции filter(), мы просим ее удалить из списка lst все значения, которые не вернут True по умолчанию.
Для проверки значения на True или False в Python можно использовать функцию bool(). Например, bool(0) вернет False, так как 0 интерпретируется как False, но bool('0') уже будет True, так как это непустая строка.
# Исходный список
lst = [False, True, None, 0, ' ', 'hello']
# Сжатие списка
filtered_list = list(filter(None, lst))
print(filtered_list) # Выведет: [True, ' ', 'hello']
В данном примере мы создаем исходный список lst, содержащий различные значения, включая False, True, None, 0, пустую строку и строку «hello». Затем мы применяем функцию filter() с параметром None к списку lst и сохраняем результат в переменной filtered_list. После этого мы выводим отфильтрованный список, который содержит только значения, вернувшие True при проверке.
Другие уроки курса "Python"
- Округление в Python
- Расчет времени выполнения кода
- Моржовый оператор в Python 3.8
- Регистрация на хакатоне
- JMESPath в Python
- Функции в Python: создание и вызов
- Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
- Списки в Python
- Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
- Декоратор @override
- Именованные срезы в Python
- Сортировка слиянием
- Округление дробей в Python
- Удаление элемента по индексу
- Работа с CSV файлами
- Преобразование списков в словарь
- Использование обратной косой черты в f-строках
- Структурирование данных с Pydantic
- Активация Matplotlib в Jupyter
- Метод rpow в Python
- Работа с аргументами командной строки
- Кортежи в Python: особенности и преимущества
- Поиск индексов подстроки
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Преобразование многоуровневого словаря
- Проверка кортежей.
- Измерение времени выполнения
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Основные операции с библиотекой Numpy
- Метод repr() в Python
- Поток данных в Python
- Оператор space-invader
- Работа с файлами в Python
- Упрощенный вывод данных в Python
- Метод rsub для пользовательских чисел
- Работа с множествами в Python
- Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
- Модуль inspect: получение информации о объектах
- Работа с многоуровневыми словарями в Python
- Создание виртуальной среды
- Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
- Изменение объектов в Python
- Поиск индекса элемента
- Работа со строками
- Итераторы с потерямиZIP
- Работа с JSON данными в Python
- Управление IP-адресами через прокси















