京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:麦叔
来源:麦叔编程
我们知道继承是面向对象编程的最重要特征之一。
除了在自己定义的类中使用继承,我们还可以继承内置类,让内置类更强大,更好用。
list是最常用的内置类,作为一个内置类,它提供了多个好用的方法:
'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'
但是它的查找功能不够强大,比如:我要查找所有包含麦字的字符串,它就没有现成的功能。
再说一次,我们的要求是:能够方便地查找list中包含某个字符串的所有元素。
实现这个功能并不难,我们甚至可以用一句话就能实现出来:
[x for x in elements if keyword in x]
我们也可以把它放到一个方法中:
def find(elements, keyword): return [x for x in elements if keyword in x]
names = ['麦叔', '麦子', '周五好', '不麦', '周末好', '核酸检测了吗?']
result = find(names, '麦')
print(result)
打印结果:
['麦叔', '麦子', '不麦']
这个实现没有问题,但它也有一些不足之处,比如:
或许有另外一种更好的方法,那就是扩展内置的list类。我们来看看:
class mailist(list): def find(self, keyword): return [x for x in self if keyword in x]
names = mailist()
names.extend(['麦叔', '麦子', '周五好', '不麦', '周末好', '孙子', '核酸检测了吗?', '不要啊'])
print(names.find('麦'))
print(names.find('子'))
print(names.find('不'))
打印结果:
['麦叔', '麦子', '不麦'] ['麦子', '孙子'] ['不麦', '不要啊']
其实吧,做一个普通青年也挺好的。
麦叔就是一个再普通不过的青年。
如果你只是写少量的代码,我也建议你就普通就好了。
但如果你的代码中经常要使用这个方法,或者你有一个团队在协作。你们是可以考虑根据你们的项目需要封装一个更强大的list。
上面的find只是一个简单的例子,你完全可以根据自己的需要,给list添加更多有用方法。
这样你的团队使用起来会非常方便,提高效率,也不容易犯错。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07