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在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31