> **原作者：**Nik Piepenbreier > > **翻譯&內容補充：**費弗裡 > > **原文地址：**https://towardsdatascience.com/advanced-python-list-techniques-c6195fa699a3 　　列表（List）是你使用`Python`過程中接觸最為頻繁的資料結構，也是功能最為強大的幾種資料結構之一。`Python`列表非常的萬能且蘊含著許多隱藏技巧，下面我們就來探索一些常用的列表技巧。 --- ## 1 列表元素的過濾 ### 1.1 filter()的使用 　　`filter()`函式接受2個引數：1個函式物件以及1個可迭代的物件，接下來我們定義1個函式然後對1個列表進行過濾。 　　首先我們建立1個列表，並且剔除掉小於等於3的元素：

圖1 　　回顧一下發生了什麼： 　　1. 我們定義了列表`original_list` 　　2. 接著我們定義了一個接受數值型引數`number`的函式`filter_three`，當傳入的引數值大於3時會返回True，反之則會返回False 　　3. 我們定義了`filter`物件`filtered`，其中`filter()`接受的第一個引數是函式物件，第二個引數是列表物件 　　4. 最終我們將`filter`物件轉化為列表，最終得到經`filter_three`過濾後`original_list`內留下的元素。 ### 1.2 使用列表推導式 　　類似的，我們也可以利用列表推導式來過濾列表元素，作為一種生成和修改列表優雅的方式，列表推導式想必大家都比較熟悉了，下面是使用列表推導完成同樣任務的過程：

圖2 ## 2 修改列表 ### 2.1 map()的使用 　　`Python`中內建的`map()`函式使得我們可以將某個函式應用到可迭代物件內每一個元素之上。 　　比方說我們想獲取到一個列表物件中每一個元素的平方，就可以使用到`map()`函式，就像下面的例子一樣： 圖3 　　類似`filter()`的工作過程，下面我們來看看發生了什麼： 　　1. 首先我們定義了列表`original_list`，以及接受數值型引數並返回其平方值的函式`square()` 　　2. 接著我們定義了`map`物件`squares`，類似`filter()`，`map()`接受的第一個引數是函式物件，第二個引數是列表物件 　　3. 最終我們將`map`物件`squares`列表化，就得到了想要的結果 ### 2.2 使用列表推導式 　　同樣的我們也可以使用列表推導式完成同樣的任務：

圖4 ## 3 利用zip()來組合列表 　　有些情況下我們需要將兩個或以上數量的列表組合在一起，這類需求使用`zip()`來完成非常方便。 　　`zip()`函式接收多個列表作為引數傳入，進而得到每個位置上一一對應的元素組合，就像下面的例子一樣： 圖5 ## 4 顛倒列表 　　`Python`中的列表是有序的資料結構，正因如此，列表中元素的順序很重要，有些時候我們需要翻轉列表中所有元素的順序，可以通過`Python`中的切片操作，用`::-1`來快捷地實現： 圖6 ## 5 檢查列表中元素的存在情況 　　有些情況下我們想要檢查列表中是否存在某個元素，這種時候就可以使用到`Python`中的`in`運算子，譬如說我們有一個記錄了所有比賽獲勝隊伍名稱的列表，當我們想查詢某個隊名是否已獲勝時，可以像下面的例子一樣： 圖7 ## 6 找出列表中出現次數最多的元素 　　有些情況下我們想要找出列表中出現次數最多的元素，譬如對記錄若干次拋硬幣結果的列表，找出哪一種結果出現次數最多，就可以參考下面的例子： 圖8 ## 7 展平巢狀列表 　　有些情況下我們會遇到一些巢狀的列表，其每個元素又是各自不同的列表，這種時候我們就可以利用列表推導式來把這種巢狀列表展平，如下面2層巢狀的例子： 圖9 > **額外補充**： > > 　　原作者這裡只考慮到兩層巢狀的列表，如果是更多層巢狀，就需要有多少層寫多少for迴圈，比較麻煩，其實還有一種更好的方法，我們可以使用`pip install dm-tree`來安裝`tree`這個專門用於展平巢狀結構的庫，可以展平任意層巢狀列表，使用例子如下： 圖10 ## 8 檢查唯一性 　　如果你想要檢視列表中的值是否都是唯一值，可以使用`Python`中的`set`資料結構的特點，譬如下面的例子： 圖11 　　以上就是本文的全部內容，如有疑問歡迎在評論區