如果我有一个函数 matchCondition(x)，如何删除 Python 列表中符合该条件的第一个 n 项？
一种解决方案是遍历每个项目，将其标记为删除（例如，将其设置为None），然后使用推导式过滤列表。这需要对列表进行两次迭代并改变数据。有没有更惯用或更有效的方法来做到这一点？
n = 3
def condition(x):
return x < 5
data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
out = do_remove(data, n, condition)
print(out) # [10, 9, 8, 4, 7] (1, 2, and 3 are removed, 4 remains)
【问题讨论】：
标签： python list list-comprehension
从Python 3.8 开始，并引入assignment expressions (PEP 572)（:= 运算符），我们可以在列表解析中使用和递增变量：
# items = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
total = 0
[x for x in items if not (x < 5 and (total := total + 1) <= 3)]
# [10, 9, 8, 4, 7]
这个：
total 初始化为 0，这将表示列表理解中先前匹配的出现次数x < 5)total (total := total + 1)
total 的新值与要丢弃的最大项目数 (3)【讨论】：
使用列表推导：
n = 3
data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
count = 0
def counter(x):
global count
count += 1
return x
def condition(x):
return x < 5
filtered = [counter(x) for x in data if count < n and condition(x)]
由于布尔短路，这也将在找到 n 个元素后停止检查条件。
【讨论】：
counter函数，Python已经内置了：filtered = (x for i, x in enumerate(data) if i > n or condition(x))
enumerate 将遍历索引，但这需要跟踪已经满足条件的元素的数量。
简单的 Python：
N = 3
data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
def matchCondition(x):
return x < 5
c = 1
l = []
for x in data:
if c > N or not matchCondition(x):
l.append(x)
else:
c += 1
print(l)
如果需要，这可以很容易地变成一个生成器：
def filter_first(n, func, iterable):
c = 1
for x in iterable:
if c > n or not func(x):
yield x
else:
c += 1
print(list(filter_first(N, matchCondition, data)))
【讨论】：
使用itertools.filterfalse 和itertools.count 的一种方式：
from itertools import count, filterfalse
data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
output = filterfalse(lambda L, c=count(): L < 5 and next(c) < 3, data)
然后list(output)，给你：
[10, 9, 8, 4, 7]
【讨论】：
ifilterfalse
c=count()) 是在 lambda 表达式中创建局部变量的首选方式吗？
filterfalse - 为什么使用它而不是带有否定条件的内置filter（在本例中为L >= 5 or next(c) >= 3）？ filterfalse 的存在不是打破了 Python 的黄金法则“做任何事只有一种正确的方法”吗？
接受的答案对我来说有点太神奇了。这是一个希望流程更清晰的地方：
def matchCondition(x):
return x < 5
def my_gen(L, drop_condition, max_drops=3):
count = 0
iterator = iter(L)
for element in iterator:
if drop_condition(element):
count += 1
if count >= max_drops:
break
else:
yield element
yield from iterator
example = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
print(list(my_gen(example, drop_condition=matchCondition)))
这与davidism 答案中的逻辑类似，但我们不是在每一步都检查是否超出了丢弃计数，而是将循环的其余部分短路。
注意：如果您没有可用的yield from，只需在iterator 中的其余项目上用另一个for 循环替换它。
【讨论】：
编写一个生成器，它接受迭代、条件和要丢弃的数量。遍历数据并产生不满足条件的项目。如果满足条件，则增加一个计数器并且不产生该值。一旦计数器达到您想要丢弃的数量，请始终产出物品。
def iter_drop_n(data, condition, drop):
dropped = 0
for item in data:
if dropped >= drop:
yield item
continue
if condition(item):
dropped += 1
continue
yield item
data = [1, 10, 2, 9, 3, 8, 4, 7]
out = list(iter_drop_n(data, lambda x: x < 5, 3))
这不需要额外的列表副本，只迭代列表一次，并且只为每个项目调用一次条件。除非您真的想查看整个列表，否则请不要对结果调用 list 并直接遍历返回的生成器。
【讨论】：
如果需要突变：
def do_remove(ls, N, predicate):
i, delete_count, l = 0, 0, len(ls)
while i < l and delete_count < N:
if predicate(ls[i]):
ls.pop(i) # remove item at i
delete_count, l = delete_count + 1, l - 1
else:
i += 1
return ls # for convenience
assert(do_remove(l, N, matchCondition) == [10, 9, 8, 4, 7])
【讨论】：