Python：使用列表推导更快速地过滤列表
Python：使用列表推导更快速地过滤列表
考虑以下问题：我想保留属于list2的list1的元素。所以我可以这样做：\nfiltered_list = [w for w in list1 if w in list2]\n我需要对不同的list1示例（大约20000个不同的示例）和一个“常量”（冻结）的list2重复这个相同的过程。\n如何加快速度？\n我还知道以下属性：\n1）list1有重复元素，没有排序，并且大约有10000个项目。\n2）list2是一个巨大的排序列表（Python中约有200000个条目），每个元素都是唯一的。\n我首先想到的是也许我可以使用一种二分搜索。然而，在Python中有没有一种方法可以做到这一点？\n此外，如果filtered_list具有与list1相同的项目顺序，我并不介意。所以，也许我可以只检查一个不重复的list1版本，然后在删除不属于list2的list1元素后，返回重复的项目。\n在Python 3中有一种快速的方法吗？
Python: 使用列表推导式更快地过滤列表的方法
问题的出现原因是，在给定两个列表list1和list2的情况下，需要通过list1中的元素是否在list2中来过滤出一个新的列表。最初的解决方法是使用列表推导式，遍历list1中的每个元素，判断其是否在list2中。然而，这种方法是顺序查找的，效率较低。为了提高效率，可以将list2转换为一个set集合，并使用集合的机制进行快速查找。具体操作是先将list2转换为set2，然后使用列表推导式对list1进行过滤，只保留在set2中存在的元素。
如果list1中没有重复的元素，可以将list1和list2都转换为集合，并取集合的交集来实现过滤。但是，由于list1中存在重复的元素，无法直接使用集合的交集操作。因此，只能使用遍历list1的方法来进行过滤操作。
另外，如果想要找出list1中需要删除的元素，可以使用集合的差集操作，即set1 - set2。但是，无论是过滤保留元素还是删除元素，都需要遍历list1，因此在性能上并没有区别。
针对评论中的问题，如果set2是一个frozen set（不可变集合）或者无关紧要，可以对list1进行预处理，将其转换为一个字典，其中每个单词对应出现的次数。这样做可能会提高性能，但是需要考虑到转换过程也涉及遍历操作，因此可能并没有明显的性能优势。关于这一点，可以参考collections.Counter类，它可以用来统计元素出现的次数。
总结起来，为了更快地过滤列表，可以将list2转换为set集合，并使用集合的机制进行快速查找。如果list1中没有重复的元素，还可以将list1和list2都转换为集合，并取集合的交集来实现过滤。如果需要找出list1中需要删除的元素，可以使用集合的差集操作。同时，可以考虑使用collections.Counter类来统计元素出现的次数，以提高性能。