我想测试两个或多个值是否在列表中具有成员资格，但我得到了一个意想不到的结果:
>>> 'a','b' in ['b', 'a', 'foo', 'bar']
('a', True)
最佳答案
这可以满足您的需求，并且几乎适用于所有情况:
>>> all(x in ['b', 'a', 'foo', 'bar'] for x in ['a', 'b'])
True
'a','b' in ['b', 'a', 'foo', 'bar']没有按预期工作，因为 Python 将它解释为一个元组:>>> 'a', 'b'
('a', 'b')
>>> 'a', 5 + 2
('a', 7)
>>> 'a', 'x' in 'xerxes'
('a', True)
>>> set(['a', 'b']).issubset(set(['a', 'b', 'foo', 'bar']))
True
>>> {'a', 'b'} <= {'a', 'b', 'foo', 'bar'}
True
>>> {'a', ['b']} <= {'a', ['b'], 'foo', 'bar'}
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
all(x in container for x in items)几乎可以处理任何容器类型。唯一的要求是 container是可重复的(即不是生成器)。 items可以是任何可迭代的。>>> container = [['b'], 'a', 'foo', 'bar']
>>> items = (i for i in ('a', ['b']))
>>> all(x in [['b'], 'a', 'foo', 'bar'] for x in items)
True
all 快，但差异并不令人震惊——除非问题无关紧要，因为集合不是一种选择。仅仅为了这样的测试而将列表转换为集合并不总是值得的。将生成器转换为集合有时会非常浪费，将程序减慢许多数量级。container和 items相对较小。在这种情况下，子集方法大约快一个数量级:>>> smallset = set(range(10))
>>> smallsubset = set(range(5))
>>> %timeit smallset >= smallsubset
110 ns ± 0.702 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
>>> %timeit all(x in smallset for x in smallsubset)
951 ns ± 11.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
container是一套，all在更大的范围内仍然完全可用:>>> bigset = set(range(100000))
>>> bigsubset = set(range(50000))
>>> %timeit bigset >= bigsubset
1.14 ms ± 13.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit all(x in bigset for x in bigsubset)
5.96 ms ± 37 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
c -支持实现 set ，但两种情况下的基本算法是相同的。items由于其他原因已经存储在列表中，那么您必须在使用子集测试方法之前将它们转换为集合。然后加速下降到大约 2.5 倍:>>> %timeit bigset >= set(bigsubseq)
2.1 ms ± 49.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
container是一个序列，需要先转换，那么加速就更小了:>>> %timeit set(bigseq) >= set(bigsubseq)
4.36 ms ± 31.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
container作为一个序列:>>> %timeit all(x in bigseq for x in bigsubseq)
184 ms ± 994 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
bigseq中的所有项目是可散列的，那么我们将改为这样做:>>> %timeit bigset = set(bigseq); all(x in bigset for x in bigsubseq)
7.24 ms ± 78 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
set(bigseq) >= set(bigsubseq) ，时间在 4.36 以上)快 1.66 倍。all是比较快的。如果items怎么办是一千万个值，并且可能包含不在 container 中的值?>>> %timeit hugeiter = (x * 10 for bss in [bigsubseq] * 2000 for x in bss); set(bigset) >= set(hugeiter)
13.1 s ± 167 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
>>> %timeit hugeiter = (x * 10 for bss in [bigsubseq] * 2000 for x in bss); all(x in bigset for x in hugeiter)
2.33 ms ± 65.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
set构造函数必须消耗整个生成器。但是all的短路行为确保只需要消耗生成器的一小部分，因此它比子集测试快四个数量级。container到一个集合是值得的，至少如果它的所有元素都是可散列的。那是因为 in对于集合是 O(1)，而 in对于序列是 O(n)。all只是慢了一点，并且不需要任何额外的存储空间。它还可以与大型项目生成器一起使用，有时在这种情况下会提供巨大的加速。
关于python - 如何测试列表中多个值的成员资格？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6159313/
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