浏览列表的最快方法。如果x在列表中，则检索列表中带有x的元素 - python

如果我有清单，例如

[{'id': '129', 'label': 'UK 9 (Out of Stock)', 'price': '0', 'oldPrice': '0', 'products': ['105514', False, '0'], 'disabled': 'disabled'},
{'id': '130', 'label': 'UK 9½', 'price': '0', 'oldPrice': '0', 'products': ['105515', True, '0'], 'disabled': ''},
{'id': '131', 'label': 'UK 10 (Out of Stock)', 'price': '0', 'oldPrice': '0', 'products': ['105516', False, '0'], 'disabled': 'disabled'}]

list = []
result = []

for x in list:
  if x["disabled"] == '':
       result.append(x)

print(result)

在不禁用或为true等的情况下获取列表的元素。

我想知道如果我的名单很长，最快的方法是什么。

所有的答案表示赞赏，谢谢。

参考方案

这是与时间估算值的比较。我使用了list comprehension和pandas DataFrame。将数据加载为数据框后，数据框方法会更快。但是，如果您还考虑加载数据，则显然是列表理解才是赢家。

我列出了1000,000个词典，每个词典的结构都与您相似。

注意：

该测试是在带有两个CPU的Google笔记本电脑上进行的。操作系统：Ubuntu Linux。
我还修改了代码，以帮助使用val.get('id')而不是所需的val.get('disabled')检查输出。

制作虚拟数据

import numpy as np
import pandas as pd

def make_dict(id=0, disabled=True):
    dis = 'disabled' if disabled else ''
    d = {'id': id, 'label': 'UK 9½', 'price': '0', 'oldPrice': '0', 'products': ['105515', True, '0'], 'disabled': dis}
    return d

def make_list(size=10, seed=0):
    np.random.seed(seed=seed)
    status = (np.random.rand(size)>0.5)
    ids = np.arange(size) + 1
    vals = [make_dict(id = id, disabled = disabled) for id, disabled in zip(ids, status)]
    return vals

vals = make_list(size=1000000, seed=0)
df = pd.DataFrame(vals)

1.测试列表理解（最佳选项：最快）

%%time
ids = [val.get('id') for val in vals if val.get('disabled')=='']

输出：

CPU times: user 178 ms, sys: 0 ns, total: 178 ms
Wall time: 184 ms

2.测试Pandas DataFrame（不加载数据）

在这里，我们不考虑将数据加载为数据帧所需的时间。

%%time
ids = df.loc[df['disabled']=='','id'].tolist()

输出：

CPU times: user 68.4 ms, sys: 6.03 ms, total: 74.4 ms
Wall time: 75.6 ms

3.测试Pandas DataFrame（带有数据加载）

在这里，我们包含将数据加载为数据帧所需的时间。

%%time
df = pd.DataFrame(vals)
ids = df.loc[df['disabled']=='','id'].tolist()

输出：

CPU times: user 1.2 s, sys: 49.5 ms, total: 1.25 s
Wall time: 1.26 s

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