选择满足某个条件的随机值的Pythonic方式

Question

假设我有一个元素列表，我想从中随机选择一个符合某个条件的元素。用Python怎么做比较好呢？

我现在的做法是先用列表推导式筛选出符合条件的元素，然后再用random.choice()随机选择，但这样效率不高：

intlist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
evenlist = [ i for i in intlist if i % 2 == 0 ] 
randomeven = random.choice(evenlist)

谢谢！

Answer 1

我在文档里找不到一个叫 random.selectspecific(list, predicate) 的函数，所以我打算尝试下面这样的写法：

import random
def selectspecific(l, predicate):
    result = random.choice(l)
    while (not predicate(result)):
        result = random.choice(l)
    return result

Answer 2

在编程中，有时候我们需要处理一些数据，这些数据可能是从用户那里输入的，或者是从其他地方获取的。为了让程序能够理解这些数据，我们通常会对它们进行一些处理，比如转换格式、清理无用的信息等。

在这个过程中，可能会遇到一些错误，比如数据格式不对，或者缺少必要的信息。这些错误会导致程序无法正常运行，所以我们需要提前做好准备，确保程序能够处理这些情况。

为了让程序更健壮，我们可以使用一些技巧，比如添加错误处理的代码，或者在处理数据之前先检查一下数据的有效性。这样一来，即使遇到问题，程序也不会崩溃，而是能够给出友好的提示，告诉用户哪里出了问题。

总之，处理数据时要小心谨慎，确保程序能够应对各种情况，这样才能提高用户体验。

import random

intlist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
randomeven = random.choice(filter(lambda x: x % 2 == 0, intlist))                                                                                                                                                         

Answer 3

你上面写的代码其实是很符合Python的写法。如果我们分析一下这个算法，会发现它基本上是在做以下几件事：

1. 先列出所有符合条件的元素。（这个过程的时间随着元素数量n的增加而线性增长）
2. 从这个列表中随机选择一个元素。（这个过程的时间是固定的）

另外一种方法是先随机选择一个元素，然后判断它是否符合条件，如果不符合就再选一个。这种算法稍微复杂一些。如果列表中有90%的元素符合条件，这种方法会比你现在的方案快很多。但如果只有10%的元素符合条件，它的速度反而会慢，因为很有可能会多次随机选择到同一个元素，然后去判断它是否符合条件。你可以考虑把条件判断的结果缓存起来，但你还是会选择很多随机数据。总的来说：除非你的方案特别不适合你的数据，否则就继续用它，因为它真的很好。个人来说，我会把它改写成这样：

intlist = range(1,10)
randomeven = random.choice([i for i in intlist if i % 2 == 0])

这样写会简洁一些，但运行效果和你现有的代码是一样的。