Update 4.0 for #Battlefield 2042 is set to go live next week, with the Patch Notes going live at the start of that week too.
There are over 400+ Individual Fixes, Bugs, and QoL Improvements to go through next week.
Here are some key bits until the Patch Notes go live. pic.twitter.com/vh1VZV5Y76

— Kevin Johnson (@T0TALfps) April 13, 2022

What’s the Absolute Path of a File?

The absolute path (i.e., full path) is just what it sounds like — it’s the exact path to, and location of, the file entered as your function’s parameter, within the hierarchical structure on your machine.

The absolute path always starts at the root directory with no regard for your current working directory (CWD).

That’s it!  So let’s get into some code.

Import Python Module to Get Absolute Path

With more than 200 core modules Python can do amazing things. 

But, this can also make it seem daunting to the beginner.  As we go through this one aspect, it should become much more clear to you how you can navigate your way around and find the specific tool for your project.

I have included some links and examples to help get you started.

We will be using the built-in os module, so we need to import that first.

import os

We could just write the code for the absolute path here and then dissect the output, but I want to give you a deeper look at what’s available to you in Python.

In order to get the absolute path in Python, we first check the output of the dir() statement on the os module:

print(dir(os))

This simple code will give us the directory for the os module.

Output:

# Output:

['DirEntry', 'F_OK', 'MutableMapping', 'O_APPEND', 'O_BINARY', 'O_CREAT', 'O_EXCL', 'O_NOINHERIT', 'O_RANDOM', 'O_RDONLY', 'O_RDWR', 'O_SEQUENTIAL', 'O_SHORT_LIVED', 'O_TEMPORARY', 'O_TEXT', 'O_TRUNC', 'O_WRONLY', 'P_DETACH', 'P_NOWAIT', 'P_NOWAITO', 'P_OVERLAY', 'P_WAIT', 'PathLike', 'R_OK', 'SEEK_CUR', 'SEEK_END', 'SEEK_SET', 'TMP_MAX', 'W_OK', 'X_OK', '_AddedDllDirectory', '_Environ', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_check_methods', '_execvpe', '_exists', '_exit', '_fspath', '_get_exports_list', '_putenv', '_unsetenv', '_wrap_close', 'abc', 'abort', 'access', 'add_dll_directory', 'altsep', 'chdir', 'chmod', 'close', 'closerange', 'cpu_count', 'curdir', 'defpath', 'device_encoding', 'devnull', 'dup', 'dup2', 'environ', 'error', 'execl', 'execle', 'execlp', 'execlpe', 'execv', 'execve', 'execvp', 'execvpe', 'extsep', 'fdopen', 'fsdecode', 'fsencode', 'fspath', 'fstat', 'fsync', 'ftruncate', 'get_exec_path', 'get_handle_inheritable', 'get_inheritable', 'get_terminal_size', 'getcwd', 'getcwdb', 'getenv', 'getlogin', 'getpid', 'getppid', 'isatty', 'kill', 'linesep', 'link', 'listdir', 'lseek', 'lstat', 'makedirs', 'mkdir', 'name', 'open', 'pardir', 'path', 'pathsep', 'pipe', 'popen', 'putenv', 'read', 'readlink', 'remove', 'removedirs', 'rename', 'renames', 'replace', 'rmdir', 'scandir', 'sep', 'set_handle_inheritable', 'set_inheritable', 'spawnl', 'spawnle', 'spawnv', 'spawnve', 'st', 'startfile', 'stat', 'stat_result', 'statvfs_result', 'strerror', 'supports_bytes_environ', 'supports_dir_fd', 'supports_effective_ids', 'supports_fd', 'supports_follow_symlinks', 'symlink', 'sys', 'system', 'terminal_size', 'times', 'times_result', 'truncate', 'umask', 'uname_result', 'unlink', 'urandom', 'utime', 'waitpid', 'walk', 'write']

You can see that it gives us a list of ALL the sub-modules and methods available to us. The 'path' sub-module in the output is the one we use to get the absolute path next.

Next, we combine the os module and the path sub-module to get a directory of the methods and functions we have available.

print(dir(os.path)) # os + .path 

(If you are very new to Python, the hash in front of the highlighted section creates a comment)

Output:

# Output:

['__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_abspath_fallback', '_get_bothseps', '_getfinalpathname', '_getfinalpathname_nonstrict', '_getfullpathname', '_getvolumepathname', '_nt_readlink', '_readlink_deep', 'abspath', 'altsep', 'basename', 'commonpath', 'commonprefix', 'curdir', 'defpath', 'devnull', 'dirname', 'exists', 'expanduser', 'expandvars', 'extsep', 'genericpath', 'getatime', 'getctime', 'getmtime', 'getsize', 'isabs', 'isdir', 'isfile', 'islink', 'ismount', 'join', 'lexists', 'normcase', 'normpath', 'os', 'pardir', 'pathsep', 'realpath', 'relpath', 'samefile', 'sameopenfile', 'samestat', 'sep', 'split', 'splitdrive', 'splitext', 'stat', 'supports_unicode_filenames', 'sys']

It gives us another list of Python tools, and I want to highlight the string name abspath.  Can you see how we are building the code as we go?

Hint: os + .path + .abspath

If you want more information on any one of these tools for the os module you can find it HERE.

Now, let’s get to the absolute path

Using the abspath() Function

To get the absolute path of a filename in Python, use the os.path.abspath(filename) function call.

I have included all of the code here with the filename entered as the parameter in the abspath() method.

import os

os.path.abspath('Demo_abspath') # Enter file name as a string

For a comprehensive tutorial on string data types, check out this video:

 Output for this code:

'C:\\Users\\tberr\\FinxterProjects1\\Demo_abspath’

As we can see, this returns the Absolute Path for the current directory in the Jupyter Notebook that I’m using to write and test my code.  It is returned as a string data type.

• 'C:\\Users\\tberr\\FinxterProjects1\\Demo_abspath'

I’m on a Windows machine and here we have the root directory.

• 'C:\\Users\\tberr\\FinxterProjects1\\Demo_abspath'

Users, then my username are the next two steps.

• 'C:\\Users\\tberr\\FinxterProjects1\\Demo_abspath'

The folder in my Jupyter notebook that the file is in.

• 'C:\\Users\\tberr\\FinxterProjects1\\Demo_abspath'

And finally,the file name entered into the function.

Python Absolute Path vs Relative Path

Now that you understand a bit about absolute path in Python, we should take a look at the relative path, which does take the CWD (current working directory) into consideration.

First let’s get the CWD.

print(os.getcwd())

Output:

'C:\Users\tberr\FinxterProjects1'

We get everything except the file itself, which in this simple example is the relative path.

print(os.path.relpath('Demo_abspath'))

Output:

'Demo_abspath'

So, why not just use the absolute path?  As I’ve said, this is a very simple example.  When we get into deeply nested directories, the absolute path can get very complicated.

This is where the relative path becomes very useful (and can save you some typing!).

Summary

Use the os.path.abspath() function to get the absolute path without regard to the cwd.

Use os.path.relpath() function to get the relative path to the file with regard to the cwd.

I hope this article was helpful and gave you a beginners introduction to abspath() and the os module in Python.  I was hooked on Python my first day.  So maybe this will inspire you to dig deeper and explore all the amazing things Python can do –  and you’ll be hooked too!

¿Cómo se puede filtrar una lista en Python utilizando una condición arbitraria? La forma más pitónica y más eficiente es utilizar la comprensión de lista [x for x in list if condition] para filtrar todos los elementos de una lista.

Filtrar con comprensión de lista

La forma más pitónica de filtrar una lista, en mi opinión, es la declaración de comprensión de lista [x for x in list if condition]. Puedes sustituir la condición por cualquier función de x que quieras utilizar como condición de filtrado.

Por ejemplo, si quieres filtrar todos los elementos menores de, digamos, 10, utilizarías la declaración de comprensión de lista [x for x in list if x<10] para crear una nueva lista con todos los elementos de la lista menores de 10.

Aquí hay tres ejemplos de filtrado de una lista:

• Obtener elementos menores de ocho: [x for x in lst if x<8].
• Obtener elementos pares: [x for x in lst if x%2==0].
• Obtener elementos impares: [x for x in lst if x%2].

lst = [8, 2, 6, 4, 3, 1] # Filter all elements <8

small = [x for x in lst if x<8]

print(small) # Filter all even elements

even = [x for x in lst if x%2==0]

print(even) # Filter all odd elements

odd = [x for x in lst if x%2]

print(odd)

El resultado es:

# Elements <8

[2, 6, 4, 3, 1] # Even Elements

[8, 2, 6, 4] # Odd Elements

[3, 1]

Esta es la forma más eficiente de filtrar una lista y también la más pitónica. Pero si buscas alternativas, sigue leyendo porque te explicaré todos y cada uno de los matices del filtrado de listas en Python en esta completa guía.

Filtrar una lista en Python con filter()

La función filter(function, iterable) toma como entrada una función que recibe un argumento (un elemento de lista) y devuelve un valor booleano sobre si este elemento de lista debe pasar el filtro. Todos los elementos que pasan el filtro se devuelven como un nuevo objeto iterable (un objeto filter).

Puedes emplear una declaración de función lambda para crear la función justo donde la pasas como argumento. La sintaxis de la función lambda es lambda x: expression y significa que utilizas x como argumento de entrada y devuelves expression como resultado (que puede o no utilizar x para decidir sobre el valor de retorno). Para más información, consulta mi artículo detallado del blog sobre la función lambda.

lst = [8, 2, 6, 4, 3, 1] # Filter all elements <8

small = filter(lambda x: x<8, lst)

print(list(small)) # Filter all even elements

even = filter(lambda x: x%2==0, lst)

print(list(even)) # Filter all odd elements

odd = filter(lambda x: x%2, lst)

print(list(odd))

El resultado es:

# Elements <8

[2, 6, 4, 3, 1] # Even Elements

[8, 2, 6, 4] # Odd Elements

[3, 1]

La función filter() devuelve un objeto filter que es iterable. Para convertirlo en una lista, se utiliza el constructor list(...).

Artículo relacionado:

• Cómo filtrar usando la función lambda

Filtrar una lista en Python con map()

Sólo añado esta opción porque hay gente que aún intenta utilizar la función map() para filtrar elementos de una lista. Está claro que esta es la forma incorrecta de hacerlo. La razón es que la función map() sólo le permite transformar cada elemento de una lista en un nuevo elemento. Pero seguirás teniendo el mismo número de elementos en la lista. Por lo tanto, necesitas un paso adicional para filtrar todos los elementos (por ejemplo, utilizando comprensión de lista). Pero si estás dispuesto a dar este paso adicional, también podrías haber utilizado una comprensión de lista para filtrar desde un principio.

A esto me refiero:

lst = [8, 2, 6, 4, 3, 1] # Filter all elements <8

small = list(map(lambda x: x if x<8 else None, lst))

small = [x for x in small if x!=None]

print(small) # Filter all even elements

even = list(map(lambda x: x if x%2==0 else None, lst))

even = [x for x in even if x!=None]

print(even) # Filter all odd elements

odd = list(map(lambda x: x if x%2 else None, lst))

odd = [x for x in odd if x!=None]

print(odd)

El resultado vuelve a ser el mismo:

[2, 6, 4, 3, 1]

[8, 2, 6, 4]

[3, 1]

Pero el método para obtener este resultado es claramente ineficaz y no resulta legible.

Artículos Relacionados:

• Cómo deshacerse de la función map() (y por qué Guido la odiaba)

Filtrar una lista en Python con generador

Una expresión generadora crea un iterador sobre una secuencia de valores. Funciona igual que la comprensión de listas, pero sin crear un tipo de datos de lista. Esto es un poco más eficiente.

Puedes utilizar expresiones generadoras en cualquier llamada a una función que requiera un iterable como entrada. Por ejemplo, si quieres calcular la suma de todos los valores que cumplen una determinada condición en una lista.

• Primero, determina el iterable de valores que cumplen una determinada condición.
• En segundo lugar, suma todos esos valores con la función sum().

Aquí tienes un ejemplo de código que muestra cómo sumar todos los valores enteros de una lista (e ignorar el resto) utilizando una expresión generadora para filtrar los no enteros:

lst = [6, 8, 2, 8, 'Alice']

print(sum(x for x in lst if type(x) == int))

# 24

Comprueba el type(x) de cada elemento y compáralo con el tipo integer. Esta comparación devuelve True si el elemento es, de hecho, de tipo entero.

Filtrar una lista en Python con condición

Puedes definir cualquier condición compleja sobre un elemento de la lista para decidir si se filtra o no. Sólo tienes que crear tu propia función (por ejemplo, condition(x)) que tome un elemento de la lista como entrada y devuelva el valor booleano True si se cumple la condición o False en caso contrario.

Aquí tienes un ejemplo de código:

def condition(x): '''Define your arbitrarily complicated condition here''' return x<10 and x>0 lst = [11, 14, 3, 0, -1, -3] # Filter out all elements that do

# not meet condition

filtered = [x for x in lst if condition(x)]

print(filtered)

# [3]

Todos los elementos que son menores que 10 y mayores que 0 se incluyen en la lista filtrada. Por lo tanto, solo queda el elemento 3.

Filtrar una lista en Python con condiciones múltiples

Lo mismo se aplica si quieres combinar varias condiciones. Digamos que deseas filtrar todos los elementos x>9 y x<1. Estas son dos condiciones (simples). Puedes definir cualquier condición compleja sobre un elemento de la lista para decidir si se filtra o no. Sólo tienes que crear tu propia función (por ejemplo, condition(x)) que tome un elemento de la lista como entrada y devuelva el valor booleano True si se cumple la condición o False en caso contrario.

Aquí está el mismo ejemplo de código que antes:

def condition(x): '''Define your arbitrarily complicated condition here''' return x<10 and x>0 lst = [11, 14, 3, 0, -1, -3] # Filter out all elements that do

# not meet condition

filtered = [x for x in lst if condition(x)]

print(filtered)

# [3]

Todos los elementos que son menores que 10 y mayores que 0 se incluyen en la lista filtrada. Por lo tanto, solo queda el elemento 3.

Filtrar una lista en Python con Regex

Problema: Dada una lista de cadenas. ¿Cómo puedes filtrar aquellas que coincidan con una determinada expresión regular?

Ejemplo: Digamos que tienes una lista ['Alice', 'Anne', 'Ann', 'Tom'] y quieres descartar los elementos que no cumplen el patrón regex 'A.*e'. Esperas que la lista filtrada sea ['Alice', 'Anne'].

Solución: Utiliza el marco de filtrado de comprensión de lista [x for x in list if match] para filtrar todos los elementos que no concuerden con una cadena determinada.

import re # Define the list and the regex pattern to match

customers = ['Alice', 'Anne', 'Ann', 'Tom']

pattern = 'A.*e' # Filter out all elements that match the pattern

filtered = [x for x in customers if re.match(pattern, x)] print(filtered)

# ['Alice', 'Anne']

Utiliza el método re.match() que devuelve un objeto match si hay una coincidencia o None en caso contrario. En Python, cualquier objeto match se evalúa como True (si es necesario), salvo algunas excepciones (por ejemplo, None, 0, 0.0, etc.). Si necesitas refrescar tus conocimientos básicos sobre la función re.match(), echa un vistazo a mi detallado artículo del blog que te lleva paso a paso por esta potente herramienta de Python.

Artículos Relacionados:

• Cómo contar elementos de una lista que coincidan con una condición
• Cómo hacer coincidir una palabra exacta en Python
• Cómo contar el número de coincidencias en Python

¿Cómo filtrar una lista de listas en Python?

Respuesta corta: Para filtrar una lista de listas por una condición en las listas internas, utiliza la declaración de comprensión de lista [x for x in list if condition(x)] y sustituye condition(x) por tu condición de filtrado que devuelva True para incluir la lista interna x, y False en caso contrario.

Las listas pertenecen a las estructuras de datos más importantes de Python: ¡todo programador experto las conoce a fondo! Sorprendentemente, incluso los programadores intermedios no saben la mejor manera de filtrar una lista, y mucho menos una lista de listas en Python. ¡Este tutorial te muestra cómo hacer esto último!

Problema: Digamos que tienes una lista de listas. Quieres filtrar la lista de listas para que sólo queden las listas interiores que satisfagan una determinada condición. La condición es una función de la lista interna, como la media o la suma de los elementos de la lista interna.

Ejemplo: Dada la siguiente lista de listas con mediciones semanales de temperatura, y una lista interior semanal.

# Measurements of a temperature sensor (7 per week)

temperature = [[10, 8, 9, 12, 13, 7, 8], # week 1 [9, 9, 5, 6, 6, 9, 11], # week 2 [10, 8, 8, 5, 6, 3, 1]] # week 3

¿Cómo filtrar las semanas más frías con un valor medio de temperatura <8? Este es el resultado que deseas:

print(cold_weeks)

# [[9, 9, 5, 6, 6, 9, 11], [10, 8, 8, 5, 6, 3, 1]]

Hay dos métodos semánticamente equivalentes para lograr esto: la comprensión de listas y la función map().

Artículos Relacionados:

• ¿Cómo filtrar una lista de listas en Python?
• Comprensión de listas — Lista de listas en Python
• Filter() vs comprensión de lista
• Comprensión de lista anidada
• La guía definitiva para las listas en Python
• Comprensión de lista

Filtrar una lista de cadenas en Python

Problema: Dada una lista de cadenas y una cadena de búsqueda. ¿Cómo puedes filtrar las que contienen la cadena de búsqueda?

Ejemplo: Digamos que tienes una lista ['Alice', 'Anne', 'Ann', 'Tom'] y quieres obtener todos los elementos que contienen la subcadena 'An'. Esperas que la lista filtrada sea ['Anne', 'Ann'].

Solución: Utiliza el esquema de filtrado de comprensión de lista [x for x in list if condition] para descartar todos los elementos que no contengan otra cadena.

import re # Define the list

customers = ['Alice', 'Anne', 'Ann', 'Tom'] # Filter out all elements that contain 'An'

filtered = [x for x in customers if 'An' in x] print(filtered)

# ['Anne', 'Ann']

Utiliza la operación básica de pertenencia a la cadena “in” para comprobar si un elemento pasa el filtro o no.

Filtrar una lista en Python para eliminar cadenas vacías

Problema: Dada una lista de cadenas. ¿Cómo puedes eliminar todas las cadenas vacías?

Ejemplo: Digamos que tienes una lista ['Alice', 'Anne', '', 'Ann', '', 'Tom'] y quieres obtener una nueva lista ['Alice', 'Anne', 'Ann', 'Tom'] de cadenas no vacías.

Solución: Utiliza el esquema de filtrado de comprensión de lista [x for x in list if x] para filtrar todas las cadenas vacías.

import re # Define the list

customers = ['Alice', 'Anne', '', 'Ann', '', 'Tom'] # Filter out all elements that contain 'An'

filtered = [x for x in customers if x] print(filtered)

# ['Alice', 'Anne', 'Ann', 'Tom']

Aprovechas la característica de que Python asigna el valor booleano False a la cadena vacía ''.

Filtrar una lista en Python con endswith() y startswith()

Problema: Dada una lista de cadenas. ¿Cómo puedes filtrar aquellas que comienzan con otra cadena (o terminan con otra cadena)? En otras palabras, deseas obtener todas las cadenas que tienen otra cadena como prefijo o sufijo.

Ejemplo: Digamos que tienes una lista ['Alice', 'Anne', 'Ann', 'Tom'] y quieres obtener todos los elementos que empiezan por 'An'. Esperas que la lista filtrada sea ['Anne', 'Ann'].

Solución: Utiliza el esquema de filtrado de comprensión de lista [x for x in list if x.startswith('An')] para filtrar todos los elementos que empiezan por 'An'. Si deseas comprobar cadenas que terminan con otra cadena, puedes usar la función str.endswith() en su lugar.

import re # Define the list

customers = ['Alice', 'Anne', 'Ann', 'Tom'] # Filter out all elements that start with 'An'

filtered = [x for x in customers if x.startswith('An')] print(filtered)

# ['Anne', 'Ann'] # Filter out all elements that end with 'e'

filtered = [x for x in customers if x.endswith('e')] print(filtered)

# ['Alice', 'Anne']

Utiliza las funciones startswith() y endswith() como condiciones de filtrado.

Filtrar una lista en Python con lambda

La función filter(function, iterable) toma como argumento una función de filtrado que toma un elemento de la lista como entrada y devuelve el valor booleano True si se cumple la condición o False en caso contrario. Esta función decide si un elemento se incluye en la lista filtrada o no.

Para definir esta función, puedes utilizar la palabra clave lambda. La función lambda es una función anónima: piensa en ella como una función desechable que sólo se necesita como argumento y para nada más en el código.

Este es el código que muestra cómo utilizar la función lambda para filtrar una lista y devolver sólo los valores impares de la lista:

# Create the list

lst = [1, 2, 3, 4] # Get all odd values

print(list(filter(lambda x: x%2, lst)))

# [1, 3]

La función lambda x: x%2 toma un argumento x -el elemento que hay que comprobar con el filtro- y devuelve el resultado de la expresión x%2. Esta expresión de módulo devuelve 1 si el entero es impar y 0 si es par. Por lo tanto, todos los elementos impares pasan la prueba.

Filtrar una lista en Python con otra lista

Problema: Dada una lista de valores lst y una lista de booleanos filter. ¿Cómo filtrar la primera lista usando la segunda lista? Más específicamente, quieres crear una nueva lista que incluya el i-ésimo elemento de lst si el i-ésimo elemento de filter es True.

Ejemplo: Aquí hay dos listas de ejemplo:

lst = [1, 2, 3, 4]

filter_lst = [True, False, False, True]

Y deseas obtener esta lista:

[1, 4]

Solución: Utiliza una simple declaración de comprensión de lista [lst[i] for i in range(len(lst)) if filter_lst[i]] que compruebe para cada índice i si el valor booleano del filtro correspondiente es True. En este caso, se añade el elemento en el índice i en lst a la nueva lista filtrada. Este es el código:

lst = [1, 2, 3, 4]

filter_lst = [True, False, False, True] res = [lst[i] for i in range(len(lst)) if filter_lst[i]]

print(res)

# [1, 4]

La lista booleana sirve de “máscara” que determina qué elemento pasa el filtro y cuál no.

Una alternativa es usar la función zip() para iterar sobre múltiples secuencias sin necesidad de tocar ningún índice:

lst = [1, 2, 3, 4]

filter_lst = [True, False, False, True] res = [x for (x, boo) in zip(lst, filter_lst) if boo]

print(res)

# [1, 4]

¿Necesitas mejorar tu comprensión de zip()? ¡Echa un vistazo a nuestro exhaustivo artículo del blog!

Filtrar una lista en Python con índices

Problema: dada una lista de valores y una lista de índices. ¿Cómo filtrar todos los elementos con índices en la segunda lista?

Ejemplo: Tienes la lista ['Alice', 'Bob', 'Ann', 'Frank'] y los índices [1, 2]. Lo que estás buscando es la lista filtrada ['Bob', 'Ann'].

Solución: Recorre todos los índices de la segunda lista e incluye los elementos correspondientes de la lista mediante una simple sentencia de comprensión de lista [lst[i] for i in indices].

lst = ['Alice', 'Bob', 'Ann', 'Frank']

indices = [1, 2] res = [lst[i] for i in indices]

print(res)

# ['Bob', 'Ann']

Solo dos elementos con índices 1 y 2 pasan el filtro.

Filtrar en Python una lista de diccionarios

Problema: Dada una lista de diccionarios. Cada diccionario consta de uno o más pares (clave, valor). Quieres filtrarlos por el valor de una determinada clave del diccionario (atributo). ¿Cómo puedes lograrlo?

Ejemplo minimalista: Considera el siguiente ejemplo en el que tienes tres diccionarios de usuarios con las claves username, age y play_time. Quieres obtener una lista de todos los usuarios que cumplen una determinada condición, como play_time > 100. Esto es lo que intentas conseguir:

users = [{'username': 'alice', 'age': 23, 'play_time': 101}, {'username': 'bob', 'age': 31, 'play_time': 88}, {'username': 'ann', 'age': 25, 'play_time': 121},] superplayers = # Filtering Magic Here print(superplayers)

El resultado debería parecerse a esto, donde el atributo play_time determina si un diccionario pasa el filtro o no, es decir, play_time>100:

[{'username': 'alice', 'age': 23, 'play_time': 101},

{'username': 'ann', 'age': 25, 'play_time': 121}]

Solución: Utiliza la comprensión de lista [x for x in lst if condition(x)] para crear una nueva lista de diccionarios que cumplan la condición. Todos los diccionarios en lst que no cumplen con la condición se filtran. Puedes definir tu propia condición sobre el elemento x de la lista.

Aquí tienes el código que te muestra cómo filtrar todos los diccionarios de usuario que no cumplen la condición de haber jugado al menos 100 horas.

users = [{'username': 'alice', 'age': 23, 'play_time': 101}, {'username': 'bob', 'age': 31, 'play_time': 88}, {'username': 'ann', 'age': 25, 'play_time': 121},] superplayers = [user for user in users if user['play_time']>100] print(superplayers)

La salida es la lista filtrada de diccionarios que cumplen la condición:

[{'username': 'alice', 'age': 23, 'play_time': 101},

{'username': 'ann', 'age': 25, 'play_time': 121}]

Artículos relacionados en el blog de Finxter:

• Cómo filtrar una lista de diccionarios
• Comprensión de lista
• Funciones Lambda
• Diccionarios

Filtrar en Python elementos únicos en una lista – eliminar duplicados

¿Cómo eliminar todos los duplicados de un valor dado en la lista?

El enfoque ingenuo es revisar cada elemento y verificar si este elemento ya existe en la lista. Si es así, retíralo. Sin embargo, esto requiere unas cuantas líneas de código.

Una forma más corta y concisa es crear un diccionario a partir de los elementos de la lista. Cada elemento de la lista se convierte en una nueva clave del diccionario. Todos los elementos que aparezcan varias veces se asignarán a la misma clave. El diccionario sólo contiene claves únicas, no puede haber varias claves iguales.

Como valores del diccionario, simplemente tomas valores ficticios (por defecto).

Artículos relacionados del blog:

• ¡Echa un vistazo a mi último tutorial de diccionario para un aprendizaje máximo!

Luego, sólo tienes que volver a convertir el diccionario en una lista, desechando los valores ficticios. Como las claves del diccionario permanecen en el mismo orden, no se pierde la información de orden de los elementos de la lista original.

Este es el código:

>>> lst = [1, 1, 1, 3, 2, 5, 5, 2]

>>> dic = dict.fromkeys(lst)

>>> dic

{1: None, 3: None, 2: None, 5: None}

>>> duplicate_free = list(dic)

>>> duplicate_free

[1, 3, 2, 5]

Filtrar en Python un rango en una lista

Filtrar todos los elementos de una lista que estén dentro del rango de valores entre los índices de start y stop dados.

lst = [3, 10, 3, 2, 5, 1, 11]

start, stop = 2, 9 filtered_lst = [x for x in lst if x>=start and x<=stop]

print(filtered_lst)

# [3, 3, 2, 5]

Empleas la condición x>=start y x<=stop para comprobar si la lista de elementos x está dentro del rango [start, stop] o no.

Filtrar en Python una lista con mayor que y menor que

Filtrar todos los elementos de una lista que sean mayores que un valor determinado y.

lst = [3, 10, 3, 2, 5, 1, 11]

y = 2 filtered_lst = [x for x in lst if x>y]

print(filtered_lst)

# [3, 10, 3, 5, 11]

Utiliza la condición x > y para comprobar si el elemento de lista x es mayor que y o no. En el primer caso, se incluye en la lista filtrada. En el último, no.

Puedes utilizar la misma idea con el operador menor que < mediante la declaración de comprensión de lista [x for x in lst if x<y].

Recuento de listas filtradas en Python

¿Cómo puedes contar elementos bajo una determinada condición en Python? Por ejemplo, ¿qué pasa si quieres contar todos los valores pares de una lista? ¿O todos los números primos? ¿O todas las cadenas que comienzan con un determinado carácter? Hay múltiples formas de conseguirlo, vamos a discutirlas una por una.

Digamos que tienes una condición para cada elemento x. Convirtámosla en una función con el nombre condition(x). Puedes definir cualquier condición que quieras, sólo tienes que ponerla en tu función. Por ejemplo, esta condición devuelve True para todos los elementos que son mayores que el entero 10:

def condition(x): return x > 10 print(condition(10))

# False print(condition(2))

# False print(condition(11))

# True

Pero también puedes definir condiciones más complicadas, como comprobar si son números primos.

Recuento de listas en Python con if

¿Cómo puedes contar los elementos de la lista SI se cumple la condición?

La respuesta es utilizar una simple expresión generadora sum(condition(x) for x in lst):

>>> def condition(x): return x>10 >>> lst = [10, 11, 42, 1, 2, 3]

>>> sum(condition(x) for x in lst)

2

El resultado indica que hay dos elementos que son más grandes que 10. Has utilizado una expresión generadora que devuelve un iterador de booleanos. Ten en cuenta que el booleano True se representa con el valor entero 1 y el booleano False se representa con el valor entero 0. Por eso puedes calcular simplemente la suma de todos los booleanos para obtener el número de elementos para los que se cumple la condición.

Recuento de listas en Python con mayor / menor que

Si quieres determinar el número de elementos que son mayores o menores que un valor especificado, sólo tienes que modificar la condición de este ejemplo:

>>> def condition(x): return x>10 >>> lst = [10, 11, 42, 1, 2, 3]

>>> sum(condition(x) for x in lst)

2

Por ejemplo, para encontrar el número de elementos menores que 5, usa la condición x<5 en la expresión del generador:

>>> lst = [10, 11, 42, 1, 2, 3]

>>> sum(x<5 for x in lst)

3

Recuento de listas en Python de cero / no cero

Para contar el número de ceros en una lista dada, usa la llamada al método list.count(0).

Para contar el número de no-ceros en una lista dada, debes utilizar el recuento condicional, tal y como se comentó anteriormente:

def condition(x): return x!=0 lst = [10, 11, 42, 1, 2, 0, 0, 0]

print(sum(condition(x) for x in lst))

# 5

Recuento de listas en Python con lambda + map

Una alternativa es utilizar una combinación de las funciones map y lambda.

Artículos Relacionados:

• [Tutorial completo] Función map: manipula cada elemento de un iterable.
• [Tutorial completo] Función Lambda: crea una función anónima.

Este es el código:

>>> sum(map(lambda x: x%2==0, [1, 2, 3, 4, 5]))

2

Cuenta el número de enteros pares en la lista.

• La función lambda devuelve un valor booleano para un elemento dado x.
• La función map transforma cada elemento de lista en un valor booleano (1 o 0).
• La función sum suma los “1”.

El resultado es el número de elementos para los que la condición se evalúa como True.

Filtrar una lista por longitud de cadena en Python

Dada una lista de cadenas. ¿Cómo obtener todos los elementos que tienen más de x caracteres? En otras palabras: ¿cómo filtrar una lista por longitud de cadena?

coders = ['Ann', 'Alice', 'Frank', 'Pit']

filtered = [x for x in coders if len(x)>3]

print(filtered)

# ['Alice', 'Frank']

La sentencia de comprensión de lista [x for x in coders if len(x)>3] filtra todas las cadenas que tienen más de tres caracteres.

Filtrar los elementos None de una lista en Python

¿Cómo eliminar todos los valores None de una lista? Por ejemplo, tienes la lista ['Alice', None, 'Ann', None, None, 'Bob'] y quieres la lista ['Alice', 'Ann', 'Bob']. ¿Cómo puedes lograrlo?

coders = ['Alice', None, 'Ann', None, None, 'Bob']

filtered = [x for x in coders if x]

print(filtered)

# ['Alice', 'Ann', 'Bob']

En Python, cada elemento tiene un valor booleano asociado, por lo que puede usar cualquier objeto Python como condición. El valor None está asociado al valor booleano False.

Filtrar en Python una lista JSON

Problema: Digamos que tienes un objeto de lista JSON. Quieres filtrar la lista en función de un atributo. ¿Cómo lograrlo?

Ejemplo: Dada la siguiente lista JSON.

json = [ { "user": "alice", "type": "free" }, { "user": "ann", "type": "paid" }, { "user": "bob", "type": "paid" }

]

Quieres encontrar todos los usuarios que tienen un tipo de cuenta 'paid'.

[ { "user": "ann", "type": "paid" }, { "user": "bob", "type": "paid" }

]

Solución: Utiliza la comprensión de lista [x for x in json if x['type']=='paid'] para filtrar la lista y obtener una nueva lista json con los objetos que pasan el filtro.

json = [ { "user": "alice", "type": "free" }, { "user": "ann", "type": "paid" }, { "user": "bob", "type": "paid" }

] filtered = [x for x in json if x['type']=='paid']

print(filtered)

# [{'user': 'ann', 'type': 'paid'},

# {'user': 'bob', 'type': 'paid'}]

Sólo Ann y Bob tienen una cuenta de pago y pasan el test x['type']=='paid'.

Filtrar en una línea una lista en Python

¿Quieres filtrar tu lista por una condición dada en una línea de código? Utiliza la declaración de comprensión de lista [x for x in list if condition], en la que la parte de la condición puede ser cualquier expresión booleana sobre x. Esta sentencia de una sola línea devuelve un nuevo objeto de lista con todos los elementos que pasan el “test” de filtrado.

Aquí hay un ejemplo:

lst = ['Alice', 3, 5, 'Bob', 10] # ONE-LINER:

f = [x for x in lst if type(x)==str] print(f)

# ['Alice', 'Bob']

La sentencia filtra todos los elementos de la lista y comprueba si son de tipo cadena. Si lo son, pasan la prueba y se incluyen en la nueva lista.

Si te gustan las sentencias de una sola línea, te encantará mi libro Python One-Liner (NoStarch Press 2020). Te muestra exactamente cómo escribir código pitónico y comprimir tu pensamiento y codificación a la forma más minimalista.

Cómo filtrar una lista en Python de forma eficiente: filter() frente a comprensión de lista

[Spoiler] ¿Qué es más rápido para filtrar una lista: filter() o comprensión de lista? Para listas grandes con un millón de elementos, filtrar listas con comprensión de lista es un 40% más rápido que el método incorporado filter().

Para responder a esta pregunta, he escrito un breve script que comprueba el rendimiento en tiempo de ejecución del filtrado de grandes listas de tamaños crecientes mediante los métodos filter() y de comprensión de lista.

Mi tesis es que el método de comprensión de lista debería ser ligeramente más rápido para los tamaños de lista más grandes, porque aprovecha la eficiente implementación de cPython de la comprensión de lista y no necesita llamar a una función adicional.

Utilicé mi portátil con un procesador Intel® Core™ i7-8565U a 1,8 GHz (con Turbo Boost hasta 4,6 GHz) y 8 GB de RAM.

A continuación, creé 100 listas con ambos métodos con tamaños que iban de 10.000 elementos a 1.000.000 de elementos. Como elementos, simplemente incrementé los números enteros en uno a partir de 0.

Este es el código que he utilizado para medir y representar los resultados: ¿qué método es más rápido: filter() o una comprensión de lista?

import time # Compare runtime of both methods

list_sizes = [i * 10000 for i in range(100)]

filter_runtimes = []

list_comp_runtimes = [] for size in list_sizes: lst = list(range(size)) # Get time stamps time_0 = time.time() list(filter(lambda x: x%2, lst)) time_1 = time.time() [x for x in lst if x%2] time_2 = time.time() # Calculate runtimes filter_runtimes.append((size, time_1 - time_0)) list_comp_runtimes.append((size, time_2 - time_1)) # Plot everything

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np f_r = np.array(filter_runtimes)

l_r = np.array(list_comp_runtimes) print(filter_runtimes)

print(list_comp_runtimes) plt.plot(f_r[:,0], f_r[:,1], label='filter()')

plt.plot(l_r[:,0], l_r[:,1], label='list comprehension') plt.xlabel('list size')

plt.ylabel('runtime (seconds)') plt.legend()

plt.savefig('filter_list_comp.jpg')

plt.show()

El código compara los tiempos de ejecución de la función filter() y la variante de comprensión de lista para filtrar una lista. Ten en cuenta que la función filter() devuelve un objeto filter, por lo que debes convertirlo en lista mediante el constructor list().

Aquí está el gráfico resultante que compara el tiempo de ejecución de los dos métodos. En el eje x, puedes ver el tamaño de la lista de 0 a 1.000.000 de elementos. En el eje y, puedes ver el tiempo de ejecución que se necesita en segundos para ejecutar las respectivas funciones.

El gráfico resultante muestra que ambos métodos son extremadamente rápidos para unas decenas de miles de elementos. De hecho, son tan rápidos que la función time() del módulo time no puede capturar el tiempo transcurrido.

Pero a medida que aumentas el tamaño de las listas a cientos de miles de elementos, el método de comprensión de lista empieza a ganar:

Para listas grandes con un millón de elementos, filtrar listas con comprensión de lista es un 40% más rápido que el método incorporado filter().

El motivo es la eficiente implementación de la declaración de comprensión de lista. Sin embargo, es interesante la siguiente observación. Si no conviertes la función filter en una lista, obtendrás el siguiente resultado:

De repente, la función filter() tiene un tiempo de ejecución constante cercano a 0 segundos, independientemente del número de elementos que haya en la lista. ¿Por qué está pasando esto?

La explicación es simple: la función filter devuelve un iterador, no una lista. El iterador no necesita calcular un solo elemento hasta que se le pida que calcule el elemento next(). Por lo tanto, la función filter() calcula el siguiente elemento sólo si es necesario hacerlo. Sólo si lo conviertes en lista, tendrá que computar todos los valores. De lo contrario, no calcula de antemano ningún valor.

A dónde ir desde aquí

Este tutorial te ha mostrado los entresijos de la función filter() en Python y la ha comparado con el método de comprensión de lista para filtrar: [x for x in list if condition]. Has podido comprobar que esto último no sólo es más legible y más pitónico, sino también más rápido. ¡Así que adopta el enfoque de comprensión de lista para filtrar listas!

Si te encanta programar y quieres hacerlo a tiempo completo desde la comodidad de tu propia casa, estás de suerte:

He creado un seminario web gratuito que muestra cómo comencé como freelancer de Python después de mis estudios de informática trabajando desde casa (y viendo crecer a mis hijos) mientras ganaba un ingreso a tiempo completo trabajando solo horas a tiempo parcial.

Seminario web: ¿Cómo convertirse en un freelance de Python de seis cifras?

Únete a 21.419 codificadores ambiciosos de Python. Es divertido!

Do you have heavy image files in your application? And do you want to optimize them before pushing them into application directory? This PHP compress image code will help you to optimize images before upload.

The compressed images are scaled down from the original by quality and size. This process makes your media library lightweight and optimized.

This article uses PHP GD functions to implement image compression. It uses the functions imagecreatefromjpeg(), imagejpeg() to resize the images.

We are going to see a quick example and a featured example in PHP to achieve this.

Quick Example

It is a two-step process that this example code performs PHP compress image.

1. Step 1: imagecreatefromjpeg() gets a resource reference of the source image.
2. Step 2: imagejpeg() creates the compressed image and outputs it to the browser.

<?php

$sourceFile = 'image.jpg';

$outputFile = 'compressed-image.jpg';

$outputQuality = 60;

$imageLayer = imagecreatefromjpeg($sourceFile);

imagejpeg($imageLayer, $outputFile, $outputQuality);

?>

In the second step, it accepts the source image identifier and the target quality. It also accepts the name of the output file in which the compressed version will be.

It has the least possible number of lines shown below.

It optimizes the source and outputs resized images with the specified quality.

There are alternative functions under different PHP extensions to implement image compress. The following PHP ImageMagick functions are used to do this.

• Imagick::setImageCompression
• Imagick::setImageCompressionQuality

Example 2: PHP compress image and upload to the database

This example gives more features on PHP compress image compared to the above code. Some of those features are,

1. Image upload option via HTML form.
2. Handling JPEG, GIF and PNG image sources to optimize.
3. Image file validation and proper error reporting.

This will be useful for embedding to an application with these additional handlings.

File structure

This screenshot shows the file structure of a simple PHP compress image example. It contains structured files and is easy to understand.

This section describes the steps to set up this example in a development environment.

Step 1: Import database script

Import this SQL script into your database table. It creates a tbl_image table to run this example. It will have the image name and its path on upload.

It also adds the index for primary key settings and auto_increament flag settings.

sql/structure.sql

--

-- Database: `image_upload`

-- --

-- Table structure for table `tbl_image`

-- CREATE TABLE `tbl_image` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(255) NOT NULL, `image` varchar(255) NOT NULL

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; --

-- Indexes for dumped tables

-- --

-- Indexes for table `tbl_image`

--

ALTER TABLE `tbl_image` ADD PRIMARY KEY (`id`); --

-- AUTO_INCREMENT for dumped tables

-- --

-- AUTO_INCREMENT for table `tbl_image`

--

ALTER TABLE `tbl_image` MODIFY `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT;

Step 2: Design image upload form

This code displays the HTML form with the option to upload the image. The HTML accept attribute limits the file type to allow only images to choose from.

The form-submit action calls the JavaScript validation. It ensures that the file input is not empty.

It targets the endpoint to optimize images by the compressing process. After a successful PHP compress image process, it shows a preview of the image.

index.php (Image upload Form HTML)

<html>

<head>

<link href="style.css" rel="stylesheet" type="text/css" />

</head>

<body> <div class="container"> <h1>PHP Image Compress</h1> <div class="form-container"> <form class="form-horizontal" action="" method="post" id="image" enctype="multipart/form-data" name="form" on‌submit="return validateImage()"> <label>Choose image to compress</label> <div Class="input-row"> <input type="file" name="image" id="file" class="file" value="" accept=".jpg, .jpeg, .png, .gif"> </div> <?php if (! empty($result[0]["image"])) { ?> <!-- PHP image compress preview --> <img src="<?php echo $result[0]["image"] ;?>" class="img-preview" alt="photo"> <?php } ?> <div class="input-row"> <input type="submit" name="send" value="Upload" class="btn"> <div id="response" class="<?php if(!empty($response["type"])) { echo $response["type"] ; } ?>"> <?php if(!empty($response["message"])) { echo $response["message"]; } ?> </div> </div> </form> </div> </div> <script src="jquery-3.2.1.min.js"></script> <script> function validateImage() { var InputFile = document.forms["form"]["image"].value; if (InputFile == "") { error = "No source found"; $("#response").html(error).addClass("error");; return false; } return true; } </script>

</body>

</html>

Process PHP compress image action

This PHP code is at the beginning of the landing page named index.php. It requests the PHP compress image action once the user submits the form.

First, it calls the compressImage() function to resize. Thereby, it optimizes and stores the image into a folder. Once the image is successfully stored in the folder, then the path will be stored in the database.

index.php (PHP compress image action)

<?php

namespace Phppot; require_once __DIR__ . '/lib/ImageModel.php'; $imageModel = new ImageModel(); if (isset($_POST['send'])) { $source = $_FILES["image"]["tmp_name"]; $destination = "uploads/" . $_FILES["image"]["name"]; $response = $imageModel->compressImage($source, $destination, 90); if (!empty($response)) { $id = $imageModel->insertImage($destination); if (!empty($response)) { $response["type"] = "success"; $response["message"] = "Upload Successfully"; $result = $imageModel->getImageById($id); } } else { $response["type"] = "error"; $response["message"] = "Unable to Upload:$response"; }

} ?>

PHP model class to compress image

This PHP model class has functions to perform the following.

The PHP image insertion function sets a target to place the uploaded image path.

The compressImage() function is used to compress the uploaded file. The main focus of this process is to optimize the image quality.

lib/ImageModel.php

<?php

namespace Phppot; use Phppot\DataSource; class ImageModel

{ private $conn; function __construct() { require_once 'DataSource.php'; $this->conn = new DataSource(); } function getAll() { $query = "SELECT * FROM tbl_image"; $result = $this->conn->select($query); return $result; } function getImageById($id) { $query = "SELECT * FROM tbl_image WHERE id=?"; $paramType = 'i'; $paramValue = array( $id ); $result = $this->conn->select($query, $paramType, $paramValue); return $result; } function insertImage($destination) { $insertId = 0; if (! empty($destination)) { $query = "INSERT INTO tbl_image(name,image) VALUES(?,?)"; $paramType = 'ss'; $paramValue = array( $_FILES["image"]["name"], $destination ); $insertId = $this->conn->insert($query, $paramType, $paramValue); } return $insertId; } function compressImage($sourceFile, $outputFile, $outputQuality) { $imageInfo = getimagesize($sourceFile); if ($imageInfo['mime'] == 'image/gif') { $imageLayer = imagecreatefromgif($sourceFile); } else if ($imageInfo['mime'] == 'image/jpeg') { $imageLayer = imagecreatefromjpeg($sourceFile); } else if ($imageInfo['mime'] == 'image/png') { $imageLayer = imagecreatefrompng($sourceFile); } $response = imagejpeg($imageLayer, $outputFile, $outputQuality); return $response; }

}

?>

Output: PHP image compress

The below screenshot shows the output of this PHP compress image example. It displays a choose file option to upload an image via an HTML form.

It shows a preview of the uploaded image after form submission.

Use case scenarios that require ‘PHP compress image’

There are some scenarios that need to have media files in optimal quality. In such cases, this PHP compress image utility will be useful to have lightweight images.

• Online photo gallery application.
• Applications that create and maintain multiple thumbnails for each image.
• When the user uploads heavy images that exceed the allowed limit.

Conclusion

I hope, it is useful for you to learn the PHP compress image process. We have seen the purpose and the necessity of this job in a PHP application.

The use case scenarios discussed above justify the importance of having compressed images.

The examples we have seen may help to know the steps to implement. It will make you create your own image file util to do PHP compress image action.
Download

↑ Back to Top