Python列表理解：跳过引发异常的元素

我想在列表理解中应用一个函数，它对某些值不起作用。 一个简单的例子是

[1/x代表[-2，-1,0,1,2]]

。 我想写一些跳过

0

并返回以下列表的内容：

[-0.5，-1.0,1.0,0.5]

到目前为止，我最好的办法是用

try

语句将部门包装起来：

def try_div(x):
    try:
        return 1/x
    except ZeroDivisionError:
        pass

result_with_none = [try_div(x) for x in [-2, -1, 0, 1, 2]]
result = [x for x in result_with_none if x is not None]

这似乎有点不方便。我是否可以重写

try\u div

，使列表理解跳过

0

元素

备注：在这个简单的示例中，我当然可以编写

[如果x！=0，请在[-2，-1,0,1,2]中为x尝试div]

。这在我的实际用例中是不可行的，因为事先检查哪些值会引发异常并不容易

---

备注2：与之相反，我可以在函数中显式处理异常（如

try\u div

）。我的问题主要是关于如何将最后两个步骤（

result\u with_none=…

和

result=…

）组合成一个步骤。

我认为您的第一个解决方案很清楚，这是python中最重要的一点。或者，用生成器代替理解器怎么样

def try_div_itr(itr):
    for elem in itr:
        try:
             yield 1 / elem
        except ZeroDivisionError:
             pass

result = list(try_div_itr([-2, -1, 0, 1, 2]))

---

你甚至可以将其概括

def try_itr(func, itr, *exceptions, **kwargs):
    for elem in itr:
        try:
            yield func(elem, **kwargs)
        except exceptions:
            pass

---

---

您的代码中有什么不一致之处？看起来很经典（也许是用生成器来转换理解，也可以用过滤器，但这只是小事）。更确切地说，你能解释一下你认为什么“方便”吗？看起来不错。kabanus陈述了进一步可能的改进。在下一行中引入

None

值只是为了删除它们感觉很复杂。我想有一种方法可以直接跳过这些元素。可能的重复会像列表理解一样快吗？更快——见上文

x = [random.choice([0, 1]) for _ in range(100_000)]

%timeit [i for i in (try_div(i) for i in x) if i is not None]
42.6 ms ± 109 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit [i for i in [try_div(i) for i in x] if i is not None]
36.3 ms ± 154 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit list(try_div_itr(x))
25.3 ms ± 85.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit list(try_itr(lambda i: 1/i, x, ZeroDivisionError))  
34.7 ms ± 113 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# but expect generic method to be slower anyway

%timeit list(try_itr((1).__truediv__, x, ZeroDivisionError))
28.7 ms ± 118 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# remove lambda abstraction for speed