my_list1 = [30,34,56]
my_list2 = [29,500,43]

¿Cómo verifico si todos los valores en la lista son> = 30? my_list1debería funcionar y my_list2no debería.

Lo único que se me ocurrió hacer fue:

boolean = 0
def func(ls):
    for k in ls:
        if k >= 30:
            boolean = boolean + 1
        else:
            boolean = 0
    if boolean > 0:
        print 'Continue'
    elif boolean = 0:
        pass

Actualización 2016:

En retrospectiva, después de tratar con conjuntos de datos más grandes donde la velocidad realmente importa y utilizar numpy... haría esto:

>>> my_list1 = [30,34,56]
>>> my_list2 = [29,500,43]

>>> import numpy as np
>>> A_1 = np.array(my_list1)
>>> A_2 = np.array(my_list2)

>>> A_1 >= 30
array([ True,  True,  True], dtype=bool)
>>> A_2 >= 30
array([False,  True,  True], dtype=bool)

>>> ((A_1 >= 30).sum() == A_1.size).astype(np.int)
1
>>> ((A_2 >= 30).sum() == A_2.size).astype(np.int)
0

También puedes hacer algo como:

len([*filter(lambda x: x >= 30, my_list1)]) > 0

Usa la all()función con una expresión generadora:

>>> my_list1 = [30, 34, 56]
>>> my_list2 = [29, 500, 43]
>>> all(i >= 30 for i in my_list1)
True
>>> all(i >= 30 for i in my_list2)
False

Tenga en cuenta que esta prueba para valores mayores o iguales a 30, de lo contrario my_list1tampoco pasaría la prueba.

Si quisiera hacer esto en una función, usaría:

def all_30_or_up(ls):
    for i in ls:
        if i < 30:
            return False
    return True

Por ejemplo, tan pronto como encuentre un valor que pruebe que hay un valor por debajo de 30, regresa Falsey regresa Truesi no encontró evidencia en contrario.

De manera similar, puede usar la any()función para probar si al menos 1 valor coincide con la condición.

... ¿alguna razón por la que no puedas usar min()?

def above(my_list, minimum):
    if min(my_list) >= minimum:
        print "All values are equal or above", minimum
    else:
        print "Not all values are equal or above", minimum

No sé si esto es exactamente lo que quieres, pero técnicamente, esto es lo que pediste ...

Hay una función incorporada all:

all (x > limit for x in my_list)

Siendo límite el valor mayor al que deben ser todos los números.

Puede utilizar all():

my_list1 = [30,34,56]
my_list2 = [29,500,43]
if all(i >= 30 for i in my_list1):
    print 'yes'
if all(i >= 30 for i in my_list2):
    print 'no'

Tenga en cuenta que esto incluye todos los números iguales a 30 o superiores, no estrictamente superiores a 30.

El ganador general entre el uso de np.sum, np.min y todo parece ser np.min en términos de velocidad para matrices grandes:

N = 1000000
def func_sum(x):
    my_list = np.random.randn(N)
    return np.sum(my_list < x )==0

def func_min(x):
    my_list = np.random.randn(N)
    return np.min(my_list) >= x

def func_all(x):
    my_list = np.random.randn(N)
    return all(i >= x for i in my_list)

(Necesito poner la definición np.array dentro de la función; de lo contrario, la función np.min recuerda el valor y no vuelve a realizar el cálculo cuando se prueba la velocidad con timeit)

El rendimiento de "all" depende mucho de cuándo se encuentra el primer elemento que no satisface los criterios, el np.sum necesita hacer un poco de operaciones, el np.min es el más ligero en términos de cálculos en el caso general .

Cuando los criterios se cumplen casi de inmediato y el bucle todo sale rápido, la función all gana solo un poco sobre np.min:

>>> %timeit func_sum(10)
10 loops, best of 3: 36.1 ms per loop

>>> %timeit func_min(10)
10 loops, best of 3: 35.1 ms per loop

>>> %timeit func_all(10)
10 loops, best of 3: 35 ms per loop

Pero cuando "todos" deben pasar por todos los puntos, definitivamente es mucho peor, y el np.min gana:

>>> %timeit func_sum(-10)
10 loops, best of 3: 36.2 ms per loop

>>> %timeit func_min(-10)
10 loops, best of 3: 35.2 ms per loop

>>> %timeit func_all(-10)
10 loops, best of 3: 230 ms per loop

Pero usando

np.sum(my_list<x)

puede ser muy útil si uno quiere saber cuántos valores están por debajo de x.

Puedes hacer lo siguiente:

def Lists():

    my_list1 = [30,34,56]
    my_list2 = [29,500,43]

    for element in my_list1:
        print(element >= 30)

    for element in my_list2:
        print(element >= 30)

Lists()

Esto devolverá los valores mayores que 30 como Verdadero y los valores menores como falso.

Escribo esta función

def larger(x, than=0):
    if not x or min(x) > than:
        return True
    return False

Entonces

print larger([5, 6, 7], than=5)  # False
print larger([6, 7, 8], than=5)  # True
print larger([], than=5)  # True
print larger([6, 7, 8, None], than=5)  # False

La lista vacía en min () generará ValueError. Así que agregué if not xen condición.