计算Python列表中的True布尔数

我有一个布尔值列表：

[True, True, False, False, False, True]

并且我正在寻找一种方法来计算True列表中的数目（因此，在上面的示例中，我希望返回值是3。）我已经找到了一些示例，这些示例寻找特定元素的出现次数。因为我正在使用布尔运算，所以有效的方法吗？我在想类似all或的东西any。

True等于1。

>>> sum([True, True, False, False, False, True])
3

list有一个count方法：

>>> [True,True,False].count(True)
2

这实际上比效率更高sum，并且对意图更明确，因此没有理由使用sum：

In [1]: import random

In [2]: x = [random.choice([True, False]) for i in range(100)]

In [3]: %timeit x.count(True)
970 ns ± 41.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [4]: %timeit sum(x)
1.72 µs ± 161 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

如果只关心常量True，那么简单sum就可以了。但是，请记住，在Python中，其他值True也会计算。一个更可靠的解决方案是使用bool内置的：

>>> l = [1, 2, True, False]
>>> sum(bool(x) for x in l)
3

更新：这是另一个类似的健壮解决方案，具有更透明的优点：

>>> sum(1 for x in l if x)
3

PS Python琐事：True 可能不为1 可能为真。警告：请勿在工作中尝试！

>>> True = 2
>>> if True: print('true')
... 
true
>>> l = [True, True, False, True]
>>> sum(l)
6
>>> sum(bool(x) for x in l)
3
>>> sum(1 for x in l if x)
3

更多邪恶：

True = False

您可以使用sum()：

>>> sum([True, True, False, False, False, True])
3

仅出于完整性考虑（sum通常更可取），我想提一下我们也可以filter用来获取真实值。在通常情况下，filter接受一个函数作为第一个参数，但是如果传递它None，它将为所有“真实的”值过滤。这个功能有些令人惊讶，但是有充分的文档记录，并且可以在Python 2和3中使用。

版本之间的区别在于，在Python 2中filter返回一个列表，因此我们可以使用len：

>>> bool_list = [True, True, False, False, False, True]
>>> filter(None, bool_list)
[True, True, True]
>>> len(filter(None, bool_list))
3

但是在Python 3中，filter返回了一个迭代器，因此我们不能使用len，并且如果我们想避免使用sum（出于任何原因），我们需要求助于将迭代器转换为列表（这使它变得不那么美观了）：

>>> bool_list = [True, True, False, False, False, True]
>>> filter(None, bool_list)
<builtins.filter at 0x7f64feba5710>
>>> list(filter(None, bool_list))
[True, True, True]
>>> len(list(filter(None, bool_list)))
3

阅读有关该问题的所有答案和评论后，我想做一个小实验。

我产生50000个随机布尔值，并呼吁sum和count他们。

这是我的结果：

>>> a = [bool(random.getrandbits(1)) for x in range(50000)]
>>> len(a)
50000
>>> a.count(False)
24884
>>> a.count(True)
25116
>>> def count_it(a):
...   curr = time.time()
...   counting = a.count(True)
...   print("Count it = " + str(time.time() - curr))
...   return counting
... 
>>> def sum_it(a):
...   curr = time.time()
...   counting = sum(a)
...   print("Sum it = " + str(time.time() - curr))
...   return counting
... 
>>> count_it(a)
Count it = 0.00121307373046875
25015
>>> sum_it(a)
Sum it = 0.004102230072021484
25015

可以肯定的是，我又重复了几次：

>>> count_it(a)
Count it = 0.0013530254364013672
25015
>>> count_it(a)
Count it = 0.0014507770538330078
25015
>>> count_it(a)
Count it = 0.0013344287872314453
25015
>>> sum_it(a)
Sum it = 0.003480195999145508
25015
>>> sum_it(a)
Sum it = 0.0035257339477539062
25015
>>> sum_it(a)
Sum it = 0.003350496292114258
25015
>>> sum_it(a)
Sum it = 0.003744363784790039
25015

如您所见，count速度比快3倍sum。因此，我建议count像在一样使用count_it。

Python版本：3.6.7
CPU核心：4
RAM大小：16 GB
操作系统：Ubuntu 18.04.1 LTS

首先进行比较安全bool。这很容易做到：

>>> sum(map(bool,[True, True, False, False, False, True]))
3

然后，您将在适当的存储区中捕获Python认为是或否的所有内容：

>>> allTrue=[True, not False, True+1,'0', ' ', 1, [0], {0:0}, set([0])]
>>> list(map(bool,allTrue))
[True, True, True, True, True, True, True, True, True]

如果您愿意，可以使用一种理解：

>>> allFalse=['',[],{},False,0,set(),(), not True, True-1]
>>> [bool(i) for i in allFalse]
[False, False, False, False, False, False, False, False, False]

我更喜欢len([b for b in boollist if b is True])（或等效的generator-expression），因为它很容易解释。比伊格纳西奥·巴斯克斯（Ignacio Vazquez-Abrams）提出的答案更“神奇”。

或者，您可以执行此操作，该操作仍假定bool可转换为int，但不对True的值进行任何假设： ntrue = sum(boollist) / int(True)