Python中列表的bool值

Question

将列表转换为bool值的最佳方法是什么？我正在寻找类似的东西:

return eval_bool(my_list)

我有一个自定义容器,我在其中实现了__nonzero__应该像这样工作的方法:

if self.my_list:
    return True
return False

但它是否足够pythonic？:)无论如何,我很好奇Python如何解释if语句中列表的值,因为这段代码的工作方式不同:

return my_list == True

J.

Answer 1

只需使用:

bool(my_list)

它将其评估为Python"真实性"并返回一个真正的布尔值.

Answer 2

99.9% 的情况下，性能并不重要，因此只需按照Keith 建议的bool(my_list)方式使用即可。

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但在性能确实很重要的情况下，其本质bool意味着它实际上相当慢，至少在 CPython 参考解释器上是这样。它必须经过通用函数调用路径、通用构造函数路径、0-1 个参数的通用参数解析（并且在除最新版本的 Python 之外的所有版本中，检查关键字参数），所有这些最终都只是作为引用计数递增在单例上并返回它。

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您可以通过微基准测试查看这需要多少成本ipython（在我的 Windows x64 3.6.3 版本上）：

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In [1]: %%timeit -r5 l = []\n   ...: bool(l)\n   ...:\n118 ns \xc2\xb1 0.808 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 5 runs, 10000000 loops each)\nIn [11]: %%timeit -r5 l = [1]\n    ...: bool(l)\n    ...:\n117 ns \xc2\xb1 0.306 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 5 runs, 10000000 loops each)\n

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这可能并不明显，但即使在我相对较弱的笔记本电脑上，仅用 117-118 纳秒来确定真实性也有点太多了。幸运的是，还有其他一些选择。一种是滥用语法来通过专用路径进行真实性评估（从现在开始，我将只测试空的list，两种方式的时间基本相同）：

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In [3]: %%timeit -r5 l = []\n   ...: not not l\n   ...:\n25 ns \xc2\xb1 0.289 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 5 runs, 10000000 loops each)\n

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这是一个巨大的进步；大约需要五分之一的时间。在 Python 3 上， usingTrue if l else False也可以以相同的速度运行，但它比 Python 2 慢得多not not，其中True和False不是受保护的文字，只是每次都必须动态加载的内置名称。

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尽管如此，它并不完美；有时你需要bool一个可调用的，例如通过回调函数（例如 with ）将很多值转换为map。幸运的是，该operator模块为您提供了operator.truth；虽然它仍然是一个具有所有开销的可调用对象，但它不是构造函数，它只需要一个参数（不是 0-1），并且它不允许关键字参数，所有这些都会花费CPython 参考解释器上的数量令人惊讶。因此，当您无法使用隐式真实性测试或基于语法的转换not not，并且您仍然需要速度时，operator.truth您是否涵盖了：

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In [4]: from operator import truth\n\nIn [5]: %%timeit -r5 l = []\n   ...: truth(l)\n   ...:\n52.1 ns \xc2\xb1 1.1 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 5 runs, 10000000 loops each)\n

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是 的两倍not not，但如果您将它与重复调用它的内置函数一起使用（例如map），则能够将所有工作推送到 C 层，完全避免字节码执行，仍然可以使其成为胜利，并且它的成本仍然远低于bool()其本身的一半。

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不过，重申我之前的观点：99.9% 的情况下，性能并不重要，因此只需bool(my_list)按照Keith 建议的方式使用即可。我之所以提到这一点，是因为我曾经遇到过一个场景，其中布尔转换确实是我的代码中最热点的点（通过分析验证），并且使用隐式真实性测试（甚至不进行转换，只是返回调用者list执行的操作if myfunc():）节省了 30%运行时间和退货not not仍然list节省了近 20%。

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