怎么掌握Python列表

本篇內容主要講解“怎么掌握Python列表”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“怎么掌握Python列表”吧!

1. 基本語法

最基本的列表理解有以下語法。

如前所述，做某些事用它會很方便，比如創建列表。擴展形式通常表示為for循環，其中iterable的每個項都運行表達式中指定的某些操作。

# list comprehension [expression for item in iterable]# expanded form for item in iterable:     expression

2. 創建列表

毋庸置疑，最流行的用法是簡潔地創建一個列表。

假設不知道什么是列表理解，在創建一個列表時，可能會做如下的操作。首先聲明一個空列表。然后在for循環中，將每個項目附加到列表中。

>>> pets = ( bird ,  snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster )  >>>  uppercased_pets = []  >>>for pet in pets:  ...     uppercased_pets.append(pet.upper())  ...  >>>  uppercased_pets  [ BIRD ,  SNAKE ,  DOG ,  TURTLE ,  CAT ,  HAMSTER ]

正如在基本語法部分中提到的，可以將for循環語句“壓縮”到一行中——即使用只包含一行代碼的列表理解，我們可以通過迭代原始列表來方便地創建一個列表。

>>> pets = ( bird , snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster ) >>> uppercased_pets = [pet.upper() for pet in pets] >>> uppercased_pets [ BIRD ,  SNAKE ,  DOG ,  TURTLE ,  CAT ,  HAMSTER ]

3. 過濾條件語句

有時，使用列表理解來創建列表時，不想包含現有列表中的所有項目。

在這種情況下，需要一個條件語句來過濾掉現有列表中不符合特定條件的項目。相應的列表理解有以下語法。

# list  comprehension with a conditional statement  [expression for item in iterable if  some_condition]  # expanded  form  for item in iterable:      if some_condition:          expression

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下面是以上用法的例子：

>>> primes = [2, 3, 5,7, 11, 13, 17, 19, 23, 29] >>> squared_primes = [x*x for x in primes if x%10 == 3] >>> squared_primes [9, 169, 529]

如果有更復雜的條件評估，甚至可以使用函數。

>>>defhas_four_legs(pet):  ...     return pet in ( pig ,  dog ,  turtle ,  hamster ,  cat )  ...  >>> pets = ( bird ,  snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster )  >>>  four_legs_pets = [pet.capitalize() for pet in pets ifhas_four_legs(pet)]  >>>  four_legs_pets  [ Dog ,  Turtle ,  Cat ,  Hamster ]

4. 條件賦值

有時，不想從原始列表中過濾掉項目。相反，希望通過評估條件確定使用哪個表達式。下面給出的是語法及其用法，語法也進行了相應的解釋。

# basic syntax  [expression0 if  some_condition else expression1 for item in iterable]  # syntax  explained: compared to the list comprehension s basic syntax: [expression for  item in iterable], we can thin about that (expression0 if some_condition else  expression1) is a whole part that constitutes the expression in the general  format  >>> max_value =10  >>> numbers = (7, 9, 11, 4, 3, 2, 12)  >>>  ceiling_numbers0 = [number if number <= max_value else max_value for number in numbers]  >>>  ceiling_numbers0  [7, 9, 10, 4, 3, 2, 10]  >>>  ceiling_numbers1 = [(number if number <= max_value else max_value) for number in numbers]  >>>  ceiling_numbers1  [7, 9, 10, 4, 3, 2, 10]

5. 替換map()

在某些情況下，可能會看到人們使用map()創建列表。具體來說，map()函數具有以下語法及其基本用法示例。

需要注意的是map()函數返回可迭代對象，因此可以使用list()函數從這個可迭代對象生成一個列表。

# map()  returns an iterator object  map(function,  iterable)  >>> pets = ( bird ,  snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster )  >>>  uppercased_pets =list(map(str.upper,  pets))  >>>  uppercased_pets  [ BIRD ,  SNAKE ,  DOG ,  TURTLE ,  CAT ,  HAMSTER ]

如前所示，可以用列表理解來替換map()函數。

>>> pets = ( bird , snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster ) >>> uppercased_pets = [pet.upper() for pet in pets] >>> uppercased_pets [ BIRD ,  SNAKE ,  DOG ,  TURTLE ,  CAT ,  HAMSTER ]

6. 嵌套列表理解

假設下面的代碼片段中有一個元組，若想要創建一個新的條目列表，使得這些條目是元組中所有數字的平方。

在這種情況下，可以使用嵌套列表理解，其語法如下所示。

# basic syntax  of the nested list comprehensions [expression for sublist in outer_list for item in sublist]  # expanded  form  for sublist in outer_list:      for item in sublist:          expression  >>>  nested_numbers = ((1, 4, 7, 8), (2, 3, 5))  >>> squares = [x*x for numbers in  nested_numbers for x in numbers]  >>> squares  [1, 16, 49, 64, 4, 9, 25]

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雖然在技術上嵌套列表理解可以有多個層次，但是為保證可讀性，不推薦兩個以上的層次。

7. 使用Walrus運算符

Python 3.8中的一個新特性是引入了walrus運算符(:=)，用于賦值表達式。

假設從字母列表中抽取十次，創建的列表將只包括這些圖中的元音。下文展示如何在列表理解中使用walrus操作符。

具體來說，在下面的例子中，評估從字母中抽取的隨機字母是否是元音，如果是，它將被劃分為列表理解表達式可以訪問的字母。

>>> letters =list( this is to  produce a list of letters )  >>> letters  [ t ,  h ,  i ,  s ,    ,  i ,  s ,    ,  t ,  o ,    ,  p ,  r ,  o ,  d ,  u ,  c ,  e ,    ,  a ,    ,  l ,  i ,  s ,  t ,    ,  o ,  f ,    ,  l ,  e ,  t ,  t ,  e ,  r ,  s ]  >>>import random  >>> vowels = [letter.upper() for _ inrange(0, 10) if (letter :=  random.choice(letters)) inlist( aeoui )]  >>> vowels  [ I ,  O ,  O ,  O ,  O ]

8. 集合理解

雖然很多人都知道列表理解，但創建集合時也可以使用理解。基本語法及其用法如下所示。

一個主要的區別是我們用花括號代替方括號。當然，根據設計，集合中的元素不會有重復，這與允許重復的列表相反。

請注意，也可以在集合理解中使用條件陳述。

# syntax for  set comprehension  {expression for item in iterable}  >>> numbers = (1, 34, 5, 8, 10, 12, 3, 90, 70, 70, 90)  >>>  unique_even_numbers = {number for number in numbers if number%2==0}  >>>  unique_even_numbers  {34, 70, 8, 10, 12, 90}

9. 字典理解

知曉了列表和集合理解，對Python也有字典理解就不會感到驚訝了。下面的代碼片段顯示了基本語法及其用法。

# syntax for  dict comprehension {key_expression  : value_expression for item in iterable}  >>> words = ( python ,  is ,  a ,  big ,  snake )  >>> len_words = {word : len(word) for word in words}  >>> len_words  { python : 6,  is : 2,  a : 1,  big : 3,  snake : 5}  >>> len_words_p = {word : len(word) for word in words if word.startswith( p )}  >>> len_words_p  { python : 6}

到此，相信大家對“怎么掌握Python列表”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！