在 python 中，我有一个列表，它应该有一个且只有一个真值（即bool(value) is True）。有没有聪明的方法来检查这个？现在，我只是遍历列表并手动检查：
def only1(l)
true_found = False
for v in l:
if v and not true_found:
true_found=True
elif v and true_found:
return False #"Too Many Trues"
return true_found
这似乎不优雅，也不是很pythonic。有没有更聪明的方法来做到这一点？
不需要进口的一种：
def single_true(iterable):
i = iter(iterable)
return any(i) and not any(i)
或者，也许是一个更易读的版本：
def single_true(iterable):
iterator = iter(iterable)
# consume from "i" until first true or it's exhausted
has_true = any(iterator)
# carry on consuming until another true value / exhausted
has_another_true = any(iterator)
# True if exactly one true found
return has_true and not has_another_true
这个：
i有任何真正的价值这取决于您是否只是在寻找该值True，或者也在寻找其他可以在True逻辑上评估的值（如11or "hello"）。如果是前者：
def only1(l):
return l.count(True) == 1
如果是后者：
def only1(l):
return sum(bool(e) for e in l) == 1
因为这将在一次迭代中完成计数和转换，而无需构建新列表。
最冗长的解决方案并不总是最不优雅的解决方案。因此我只添加了一个小的修改（为了节省一些多余的布尔评估）：
def only1(l):
true_found = False
for v in l:
if v:
# a True was found!
if true_found:
# found too many True's
return False
else:
# found the first True
true_found = True
# found zero or one True value
return true_found
以下是一些比较时间：
# file: test.py
from itertools import ifilter, islice
def OP(l):
true_found = False
for v in l:
if v and not true_found:
true_found=True
elif v and true_found:
return False #"Too Many Trues"
return true_found
def DavidRobinson(l):
return l.count(True) == 1
def FJ(l):
return len(list(islice(ifilter(None, l), 2))) == 1
def JonClements(iterable):
i = iter(iterable)
return any(i) and not any(i)
def moooeeeep(l):
true_found = False
for v in l:
if v:
if true_found:
# found too many True's
return False
else:
# found the first True
true_found = True
# found zero or one True value
return true_found
我的输出：
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[True]*100000' 'test.OP(l)'
1000000 loops, best of 3: 0.523 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[True]*100000' 'test.DavidRobinson(l)'
1000 loops, best of 3: 516 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[True]*100000' 'test.FJ(l)'
100000 loops, best of 3: 2.31 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[True]*100000' 'test.JonClements(l)'
1000000 loops, best of 3: 0.446 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[True]*100000' 'test.moooeeeep(l)'
1000000 loops, best of 3: 0.449 usec per loop
可以看出，OP 解决方案明显优于此处发布的大多数其他解决方案。正如预期的那样，最好的是那些有短路行为的，尤其是 Jon Clements 发布的解决方案。至少对于True长列表中有两个早期值的情况。
这里同样没有任何True价值：
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[False]*100000' 'test.OP(l)'
100 loops, best of 3: 4.26 msec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[False]*100000' 'test.DavidRobinson(l)'
100 loops, best of 3: 2.09 msec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[False]*100000' 'test.FJ(l)'
1000 loops, best of 3: 725 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[False]*100000' 'test.JonClements(l)'
1000 loops, best of 3: 617 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test; l=[False]*100000' 'test.moooeeeep(l)'
100 loops, best of 3: 1.85 msec per loop
我没有检查统计显着性，但有趣的是，这次 FJ 提出的方法，尤其是 Jon Clements 提出的方法似乎再次明显优越。
保留短路行为的单行答案：
from itertools import ifilter, islice
def only1(l):
return len(list(islice(ifilter(None, l), 2))) == 1
对于相对较早具有两个或更多真值的非常大的可迭代对象，这将比此处的其他替代方法快得多。
ifilter(None, itr)给出一个只产生真实元素的迭代（x如果bool(x)返回则为真实True）。 islice(itr, 2)给出一个只产生 的前两个元素的可迭代对象itr。通过将其转换为列表并检查长度是否等于 1，我们可以验证确实存在一个真实元素，而无需在找到两个元素后检查任何其他元素。
以下是一些时间比较：
设置代码：
In [1]: from itertools import islice, ifilter
In [2]: def fj(l): return len(list(islice(ifilter(None, l), 2))) == 1
In [3]: def david(l): return sum(bool(e) for e in l) == 1
表现出短路行为：
In [4]: l = range(1000000)
In [5]: %timeit fj(l)
1000000 loops, best of 3: 1.77 us per loop
In [6]: %timeit david(l)
1 loops, best of 3: 194 ms per loop
不发生短路的大型列表：
In [7]: l = [0] * 1000000
In [8]: %timeit fj(l)
100 loops, best of 3: 10.2 ms per loop
In [9]: %timeit david(l)
1 loops, best of 3: 189 ms per loop
小清单：
In [10]: l = [0]
In [11]: %timeit fj(l)
1000000 loops, best of 3: 1.77 us per loop
In [12]: %timeit david(l)
1000000 loops, best of 3: 990 ns per loop
因此，sum()对于非常小的列表，该方法更快，但随着输入列表变大，即使不可能短路，我的版本也会更快。当大输入可能发生短路时，性能差异很明显。
我想获得死灵法师徽章，所以我概括了 Jon Clements 的出色答案，保留了短路逻辑和快速谓词检查的好处。
因此这里是：
N(真) = n
def n_trues(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
return all(any(i) for j in range(n)) and not any(i)
N(真) <= n:
def up_to_n_trues(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
all(any(i) for j in range(n))
return not any(i)
N(真) >= n:
def at_least_n_trues(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
return all(any(i) for j in range(n))
m <= N(真) <= n
def m_to_n_trues(iterable, m=1, n=1):
i = iter(iterable)
assert m <= n
return at_least_n_trues(i, m) and up_to_n_trues(i, n - m)
>>> l = [0, 0, 1, 0, 0]
>>> has_one_true = len([ d for d in l if d ]) == 1
>>> has_one_true
True
if sum([bool(x) for x in list]) == 1
（假设您所有的值都是布尔值。）
将其相加可能会更快
sum(list) == 1
尽管根据列表中的数据类型，它可能会导致一些问题。
你可以做：
x = [bool(i) for i in x]
return x.count(True) == 1
或者
x = map(bool, x)
return x.count(True) == 1
基于@JoranBeasley 的方法：
sum(map(bool, x)) == 1
如果只有一个True，那么Trues 的长度应该是一个：
def only_1(l): return 1 == len(filter(None, l))
这似乎有效，应该能够处理任何可迭代的，而不仅仅是lists。它尽可能短路以最大限度地提高效率。适用于 Python 2 和 3。
def only1(iterable):
for i, x in enumerate(iterable): # check each item in iterable
if x: break # truthy value found
else:
return False # no truthy value found
for x in iterable[i+1:]: # one was found, see if there are any more
if x: return False # found another...
return True # only a single truthy value found
testcases = [ # [[iterable, expected result], ... ]
[[ ], False],
[[False, False, False, False], False],
[[True, False, False, False], True],
[[False, True, False, False], True],
[[False, False, False, True], True],
[[True, False, True, False], False],
[[True, True, True, True], False],
]
for i, testcase in enumerate(testcases):
correct = only1(testcase[0]) == testcase[1]
print('only1(testcase[{}]): {}{}'.format(i, only1(testcase[0]),
'' if correct else
', error given '+str(testcase[0])))
输出：
only1(testcase[0]): False
only1(testcase[1]): False
only1(testcase[2]): True
only1(testcase[3]): True
only1(testcase[4]): True
only1(testcase[5]): False
only1(testcase[6]): False
@JonClements` 解决方案最多扩展到 N 个真值：
# Extend any() to n true values
def _NTrue(i, n=1):
for x in xrange(n):
if any(i): # False for empty
continue
else:
return False
return True
def NTrue(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
return any(i) and not _NTrue(i, n)
编辑：更好的版本
def test(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
return sum(any(i) for x in xrange(n+1)) <= n
edit2：包括至少 m 个 True和最多 n 个 True
def test(iterable, n=1, m=1):
i = iter(iterable)
return m <= sum(any(i) for x in xrange(n+1)) <= n
def only1(l)
sum(map(lambda x: 1 if x else 0, l)) == 1
说明：该map函数将一个列表映射到另一个列表，执行True => 1和False => 0。我们现在有一个 0 和 1 的列表，而不是 True 或 False。现在我们简单地对这个列表求和，如果它是 1，那么只有一个 True 值。
为了完整起见并演示 Python 控制流在 for 循环迭代中的高级使用，可以避免在接受的答案中进行额外的计算，从而稍微加快速度。：
def one_bool_true(iterable):
it = iter(iterable)
for i in it:
if i:
break
else: #no break, didn't find a true element
return False
for i in it: # continue consuming iterator where left off
if i:
return False
return True # didn't find a second true.
上面的简单控制流利用了 Python 复杂的循环特性：else. 语义是，如果您完成对正在使用的迭代器的迭代而没有break退出它，那么您将进入该else块。
这是公认的答案，它使用了更多的会计信息。
def only1(l):
true_found = False
for v in l:
if v:
# a True was found!
if true_found:
# found too many True's
return False
else:
# found the first True
true_found = True
# found zero or one True value
return true_found
计时这些：
import timeit
>>> min(timeit.repeat(lambda: one_bool_true([0]*100 + [1, 1])))
13.992251592921093
>>> min(timeit.repeat(lambda: one_bool_true([1, 1] + [0]*100)))
2.208037032979064
>>> min(timeit.repeat(lambda: only1([0]*100 + [1, 1])))
14.213872335107908
>>> min(timeit.repeat(lambda: only1([1, 1] + [0]*100)))
2.2482982632641324
>>> 2.2482/2.2080
1.0182065217391305
>>> 14.2138/13.9922
1.0158373951201385
所以我们看到接受的答案需要更长的时间（略超过百分之一半）。
自然地，使用用 C 编写的内置any函数要快得多（请参阅 Jon Clement 的实现答案 - 这是简短形式）：
>>> min(timeit.repeat(lambda: single_true([0]*100 + [1, 1])))
2.7257133318785236
>>> min(timeit.repeat(lambda: single_true([1, 1] + [0]*100)))
2.012824866380015
这是你要找的吗？
sum(l) == 1
import collections
def only_n(l, testval=True, n=1):
counts = collections.Counter(l)
return counts[testval] == n
线性时间。使用内置的 Counter 类，您应该使用它来检查计数。
重新阅读您的问题，看起来您实际上想检查是否只有一个真实值，而不是一个True值。尝试这个：
import collections
def only_n(l, testval=True, coerce=bool, n=1):
counts = collections.Counter((coerce(x) for x in l))
return counts[testval] == n
虽然您可以获得更好的最佳情况性能，但没有什么比最坏情况性能更好。这也是简短易读的。
这是针对最佳情况性能优化的版本：
import collections
import itertools
def only_n(l, testval=True, coerce=bool, n=1):
counts = collections.Counter()
def iterate_and_count():
for x in itertools.imap(coerce,l):
yield x
if x == testval and counts[testval] > n:
break
counts.update(iterate_and_count())
return counts[testval] == n
最坏情况下的性能很高k（如O(kn+c)），但它是完全一般的。
这是一个尝试性能的ideone：http: //ideone.com/ZRrv2m
关于什么：
len([v for v in l if type(v) == bool and v])
如果您只想计算布尔 True 值。
这里的东西应该适用于任何真实的东西，尽管它没有短路。我在寻找一种禁止互斥论点的干净方法时发现了它：
if sum(1 for item in somelist if item) != 1:
raise ValueError("or whatever...")