Python 从元组列表创建元组的最有效方法

我目前正在使用带有枚举的for循环从下面的元组列表中提取：

[（0，'handle'，'VARCHAR（50）'1，None，1），（1，'Firstname'，'TEXT'，1，None，0），（2，'names'，'TEXT'，1，None，0），（3，'Callname'，'TEXT'，1，None，0），（4，'Gender'，'INTEGER'，1，None，0）]

我想要的是以下面的元组结束

（'handle'，'Firstname'，'names'，'Callname'，'Gender'）

---

在不通过它们枚举并创建新元组的情况下，最有效的方法是什么？或者这是唯一的方法？

通过它们枚举创建新元组：

tuple(t[1] for t in inputlist)

这使用一个函数将第二个元素从

inputlist

中的元组传递到

如果您只需要一个序列和一个列表就可以了，那么使用列表理解：

[t[1] for t in inputlist]

列表比元组更适合任意长度、有序、同质的数据集（如这里的数据集），请参阅

如果需要原始速度且可读性可以降低，请使用和将迭代和提取移动到优化的C代码：

from operator import itemgetter

labels_tup = tuple(map(itemgetter(1), inputlist))
labels_list = list(map(itemgetter(1), inputlist))

但是，我会避免这样做，除非从元组列表中提取一组字符串是在关键路径上和/或重复很多次。可读性很重要

无需枚举它们并创建新元组

你无法避免这一点。您a）需要序列中每个元组中的一个元素，b）需要一个元组对象作为输出，一个不可变类型。虽然您可以在

inputlist

中编写5条单独的语句索引以访问每个值，但这样做效率不高，会创建不必要的重复代码，并且会在您的输入没有正好5个元素时中断

演示：

---

通过枚举元组来创建新元组：

tuple(t[1] for t in inputlist)

这使用一个函数将第二个元素从

inputlist

中的元组传递到

如果您只需要一个序列和一个列表就可以了，那么使用列表理解：

[t[1] for t in inputlist]

列表比元组更适合任意长度、有序、同质的数据集（如这里的数据集），请参阅

如果需要原始速度且可读性可以降低，请使用和将迭代和提取移动到优化的C代码：

from operator import itemgetter

labels_tup = tuple(map(itemgetter(1), inputlist))
labels_list = list(map(itemgetter(1), inputlist))

但是，我会避免这样做，除非从元组列表中提取一组字符串是在关键路径上和/或重复很多次。可读性很重要

无需枚举它们并创建新元组

你无法避免这一点。您a）需要序列中每个元组中的一个元素，b）需要一个元组对象作为输出，一个不可变类型。虽然您可以在

inputlist

中编写5条单独的语句索引以访问每个值，但这样做效率不高，会创建不必要的重复代码，并且会在您的输入没有正好5个元素时中断

演示：

你在找我

或

产出：

('handle', 'Firstname', 'Surname', 'Callname', 'Gender')

使用

for

循环的可能解决方案（不推荐）：

在不枚举它们并创建新元组的情况下，实现这一点最有效的方法是什么？或者这是唯一的方法

我不知道为什么要避免创建元组，但不需要枚举。下面给出的示例可能会有所帮助：

def getElement(ndx):
    return inputlist[ndx][1]

# Get Second Element
print(getElement(2))

你在找我

或

产出：

('handle', 'Firstname', 'Surname', 'Callname', 'Gender')

使用

for

循环的可能解决方案（不推荐）：

在不枚举它们并创建新元组的情况下，实现这一点最有效的方法是什么？或者这是唯一的方法

我不知道为什么要避免创建元组，但不需要枚举。下面给出的示例可能会有所帮助：

def getElement(ndx):
    return inputlist[ndx][1]

# Get Second Element
print(getElement(2))

这似乎是最快的原始速度（只是稍微有点-因为它保持一切在

C

尽可能多），我也很喜欢它的外观。当然，您仍然在元素之间循环

时间：

$ python3 -m timeit -s "data = [(0, 'handle', 'VARCHAR(50)', 1, None, 1), (1, 'Firstname', 'TEXT', 1, None, 0), (2, 'Surname', 'TEXT', 1, None, 0), (3, 'Callname', 'TEXT', 1, None, 0), (4, 'Gender', 'INTEGER', 1, None, 0)]; from operator import itemgetter;" "tuple(map(itemgetter(1), data))"
500000 loops, best of 5: 477 nsec per loop
$ python3 -m timeit -s "data = [(0, 'handle', 'VARCHAR(50)', 1, None, 1), (1, 'Firstname', 'TEXT', 1, None, 0), (2, 'Surname', 'TEXT', 1, None, 0), (3, 'Callname', 'TEXT', 1, None, 0), (4, 'Gender', 'INTEGER', 1, None, 0)]; from operator import itemgetter;" "tuple(t[1] for t in data)"
500000 loops, best of 5: 566 nsec per loop
$ python3 -m timeit -s "data = [(0, 'handle', 'VARCHAR(50)', 1, None, 1), (1, 'Firstname', 'TEXT', 1, None, 0), (2, 'Surname', 'TEXT', 1, None, 0), (3, 'Callname', 'TEXT', 1, None, 0), (4, 'Gender', 'INTEGER', 1, None, 0)]*1000; from operator import itemgetter;" "tuple(map(itemgetter(1), data))"
2000 loops, best of 5: 146 usec per loop
$ python3 -m timeit -s "data = [(0, 'handle', 'VARCHAR(50)', 1, None, 1), (1, 'Firstname', 'TEXT', 1, None, 0), (2, 'Surname', 'TEXT', 1, None, 0), (3, 'Callname', 'TEXT', 1, None, 0), (4, 'Gender', 'INTEGER', 1, None, 0)]*1000; from operator import itemgetter;" "tuple(t[1] for t in data)"
1000 loops, best of 5: 212 usec per loop

这似乎是最快的原始速度（只是稍微有点-因为它保持一切在

C

尽可能多），我也很喜欢它的外观。当然，您仍然在元素之间循环

时间：

$ python3 -m timeit -s "data = [(0, 'handle', 'VARCHAR(50)', 1, None, 1), (1, 'Firstname', 'TEXT', 1, None, 0), (2, 'Surname', 'TEXT', 1, None, 0), (3, 'Callname', 'TEXT', 1, None, 0), (4, 'Gender', 'INTEGER', 1, None, 0)]; from operator import itemgetter;" "tuple(map(itemgetter(1), data))"
500000 loops, best of 5: 477 nsec per loop
$ python3 -m timeit -s "data = [(0, 'handle', 'VARCHAR(50)', 1, None, 1), (1, 'Firstname', 'TEXT', 1, None, 0), (2, 'Surname', 'TEXT', 1, None, 0), (3, 'Callname', 'TEXT', 1, None, 0), (4, 'Gender', 'INTEGER', 1, None, 0)]; from operator import itemgetter;" "tuple(t[1] for t in data)"
500000 loops, best of 5: 566 nsec per loop
$ python3 -m timeit -s "data = [(0, 'handle', 'VARCHAR(50)', 1, None, 1), (1, 'Firstname', 'TEXT', 1, None, 0), (2, 'Surname', 'TEXT', 1, None, 0), (3, 'Callname', 'TEXT', 1, None, 0), (4, 'Gender', 'INTEGER', 1, None, 0)]*1000; from operator import itemgetter;" "tuple(map(itemgetter(1), data))"
2000 loops, best of 5: 146 usec per loop
$ python3 -m timeit -s "data = [(0, 'handle', 'VARCHAR(50)', 1, None, 1), (1, 'Firstname', 'TEXT', 1, None, 0), (2, 'Surname', 'TEXT', 1, None, 0), (3, 'Callname', 'TEXT', 1, None, 0), (4, 'Gender', 'INTEGER', 1, None, 0)]*1000; from operator import itemgetter;" "tuple(t[1] for t in data)"
1000 loops, best of 5: 212 usec per loop

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有趣的是，我们得出了相同的结论，所以我的想法很好validated@jamylak：在这种情况下，速度更快。然而，并非所有情况下，我最多只能从itertools中挤出几个百分点（不加上这个答案，不值得麻烦）。有趣的是，我们得出了相同的结论，所以我的想法很好validated@jamylak：在这种情况下，速度更快。然而，并非在所有情况下，我最多只能从itertools中挤出几个百分点（不是这个答案，不值得费心）。