Python 列表理解方法优化

我已经开发了一些Python代码，它围绕两个自定义类展开—一个“Library”类（Lib），它包含一个基于“Cas”类的多个对象的Python列表。我没有在这里发布这两个类的代码，但要理解我的问题，您真正需要知道的是“Library”对象包含Python列表，“Cas”对象包含各种属性，其中一些是字符串，一些是值

代码的目标之一是操作库类中的Python列表，并根据一些用户驱动的条件返回“Cas”对象的子集。例如，返回Cas对象，其中特定属性等于给定字符串或大于给定值

为此，我编写了以下通用方法filterLibrarySingle，以允许我基于各种方法（filterMethod）、属性（filterField）和值（filterValue）过滤库类（self.Lib）中的Python列表。在这个方法中，我使用列表理解来实现这一点

在分析我的代码时，这个方法似乎有点瓶颈！有人知道我该如何加速吗

def filterLibrarySingle(self, filterField, filterMethod, filterValue1, filterValue2=None):
    if filterMethod == 'eq':
        self.Lib = [cas for cas in self.Lib if getattr(cas, filterField) == filterValue1]

    elif filterMethod == 'lt':
        self.Lib = [cas for cas in self.Lib if getattr(cas, filterField) < filterValue1]

    elif filterMethod == 'gt':
        self.Lib = [cas for cas in self.Lib if getattr(cas, filterField) > filterValue1]

    elif filterMethod == 'le':
        self.Lib = [cas for cas in self.Lib if getattr(cas, filterField) <= filterValue1]

    elif filterMethod == 'ge':
        self.Lib = [cas for cas in self.Lib if getattr(cas, filterField) >= filterValue1]

    elif filterMethod == 'gelt':
        self.Lib = [cas for cas in self.Lib if  getattr(cas, filterField) >= filterValue1 and getattr(cas, filterField) < filterValue2]

    elif filterMethod == 'gele':
        self.Lib = [cas for cas in self.Lib if  getattr(cas, filterField) >= filterValue1 and getattr(cas, filterField) <= filterValue2]

def filterLibrarySingle（self、filterField、filterMethod、filterValue1、filterValue2=None）：
如果filterMethod=='eq'：
self.Lib=[如果getattr（cas，filterField）=filterValue1，则self.Lib中cas的cas为cas]
elif filterMethod=='lt'：
self.Lib=[getattr（cas，filterField）filterValue1时self.Lib中cas的cas]
elif filterMethod=='le'：
self.Lib=[getattr（cas，filterField）=filterValue1时self.Lib中cas的cas]
elif filterMethod==“gelt”：
self.Lib=[getattr（cas，filterField）>=filterValue1和getattr（cas，filterField）self.Lib=[cas for cas in self.Lib如果getattr（cas，filterField）>=filterValue1和getattr（cas，filterField）运算符库定义了所有这些函数，因此可以更简单地重写

import operator
def filterLibrarySingle(self, filterField, filterMethod, filterValue1, filterValue2=None):
    self.Lib = [cas for cas in self.Lib
                if operator.__dict__[filterMethod](getattr(cas, filterField),filterValue1)]

但是它没有
gelt
或
gele


因此，您可能需要创建字典：

filter_methods = {
    'le': operator.le,
    ...
    'gelt': lambda a, b, c: a >= b and a < c
    'gele': lambda a, b, c: a >= b and a <= c
}

def filterLibrarySingle(self, filterField, filterMethod, filterValue1, filterValue2=None):
    if filterMethod in ['gelt', 'gele']:
        self.Lib = [cas for cas in self.Lib
                    if filter_methods[filterMethod](getattr(cas, filterField), filterValue1, filtervalue2)]
    else:
        self.Lib = [cas for cas in self.Lib
                    if filter_methods[filterMethod](getattr(cas,  filterField), filterValue1)]

filter\u方法={
'le'：operator.le，
...
“gelt”：λa，b，c:a>=b和a“gele”：lambda a，b，c:a>=b和a加速这种处理的通常方法是取消纯python步骤，转而使用基于c的高速工具，包括
functools.partial（）
，
itertools.imap（）
，
itertools.ifilter（）
，
操作符
你可能会发现dict是一种比所有这些ELIF更好的方法。你能举个例子吗？我怀疑，如果这个fn是你程序的瓶颈，问题实际上并不在于它是如何编写的，而在于它在你的应用程序中被调用了多少次。你可能就在那里……它可以被调用好几次再看一遍，它是ca虽然失败了好几次，但似乎仍然是时间/命中率方面的瓶颈