在Python中遍历可能包含条件的大型列表

Question

我有一大堆数据，通常大约有2000条记录，但在这个报告中，我们可以查看更多数据，最多可以达到10000条。

这个报告分成两大类，然后在每个类别下，我们再按货币进行细分，所以在列表中会有几个子类别。

我遇到的问题是如何高效地计算各种小计。我使用的是Django，并且传递一个模板标签，包含货币和类别（如果适用），然后这个模板标签会渲染出总数。需要注意的是，有时候我只需要一个类别的小计，而不传递货币。

最开始，我是为每个小计使用单独的查询，只要有货币或类别，就用.filter()来查询，像这样：

if currency:
  entries = entries.filter(item_currency=currency)

但这样的问题是查询太多，生成时间太长（超过2000毫秒），所以我决定直接用list(entries)来执行查询，然后用简单的列表推导式来遍历它：

totals['quantity'] = sum([e.quantity for e in entries])

如果你还没发现我的问题，那就是……我该如何在每个列表推导式中高效地添加货币/类别的条件？有时候这些条件不存在，有时候又存在，所以我不能简单地写：

totals['quantity'] = sum([e.quantity for e in entries if item_currency = currency])

我可以写一个很大的if块，但那样不太整洁，而且维护起来会很麻烦，所以我想向Stackoverflow社区寻求一些建议……提前谢谢大家 :)

Answer 1

你可以定义一个小的内联函数：

def EntryMatches(e):
  if use_currency and not (e.currency == currency):
    return False
  if use_category and not (e.category == category):
    return False
  return True

然后

totals['quantity'] = sum([e.quantity for e in entries if EntryMatches(e)])

这样一来，EntryMatches() 就可以访问到它外面所有的变量，所以不需要再传入其他参数。这样做的好处是，决定使用哪些条目的所有逻辑都集中在一个地方，你仍然可以使用列表推导式来让 sum() 更易读，但现在你可以在 EntryMatches() 中使用任意的逻辑。