python中的三元表達式，列表解析 和 生成器表達式

三元表達式

python中的 3元表達式是對 if...else... 語句的一種簡寫~；這個在很多時候都非常有用，而且可以使代碼簡單且易于維護。

x = 3
y = 4

if x > y:
    res = x
else:
    res = y

上述代碼若使用 3元表達式，if...else...語句可以簡寫成一行

x = 4
y = 3
res = x if x > y else y

上述例子中，3元表達式最左邊的 x 和最右邊的 y 可以寫成任意的表達式

x = 4
y = 3
res = 'aaa' if x > y else 'bbb'

列表解析

-- 類表解析示例

列表解析（list comprehension），一般會配合 for 循環，以比較優雅的方式生成列表，大大減少代碼量，且增強了代碼的可讀性~

s = []
for i in 'hello':
    s.append(i.upper()) 
print(s)

輸出結果：
['H', 'E', 'L', 'L', 'O']

上述代碼若使用列表解析，可使用如下代碼替換，輸出結果一致：

s = [i.upper() for i in 'hello']
print(s)   

說明：for 循環得到的每一個元素返回給 for 前面的 i 變量，然后執行 upper 函數，將執行結果以列表的形式返回~。相比于 for 循環，列表解析的語法由 c語言實現，性能會有所提升~

-- 添加條件判斷

列表解析中，for 循環后面亦可添加 條件語句，篩選出滿足條件的元素：

lst = [1,2,60,67,34,78,98,70,89]
print([i for i in lst if i > 50])

輸出結果：
[60, 67, 78, 98, 70, 89]

總結一下列表解析的語法：

[expression for item1 in iterable1 if condition1
                    for item2 in iterable2 if condition2
                    .....
                    for itemN in iterableN if conditionN
        ]

絕大多數的情況，列表解析僅使用一層循環，即：

[expression for item in iterable if condition]

-- 結合三元表達式

上面已經給出列表解析的語法，for 循環前面的 expression 可以是一個變量，也可以是一個表達式，看如下示例，列表中的×××（int）原樣取出，若是浮點類型（float），則進行四舍五入后取出：

a = [1,2,3.2,1.3,5.9]
res = [i if isinstance(i, int) else int(round(i)) for i in a]

res : [1, 2, 3, 1, 6]

這里 for 循環前的 expression 是一個三元表達式，判斷語句在三元表達式中實現~

-- 全0列表

for 循環前的 expression 也可以是一個 常量，例如要獲取一個固定長度的，且都是某個值的列表：

lst = [0 for i in range(10)]    # 長度為10，全為0 的列表

lst : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

-- 復雜的列表解析

列表解析多層 for 循環示例，讀取列表中每個單詞的字母，并生成一個新的列表：

lst = ['hello', 'kitty']
res = [l for word in lst for l in word]

res : ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'k', 'i', 't', 't', 'y']

如上示例可能一下子難以理解，根據列表解析的語法：

[expression for item1 in iterable1 if condition1
                    for item2 in iterable2 if condition2
                    .....
                    for itemN in iterableN if conditionN
        ]

類似于

res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
             if condition2:
                ......
                for itemN in iterableN:
                     if conditionN:
                            res.append(expression)

如上示例使用 for 循環表示：

res = []
for word in lst:
    for l in word:
        res.append(l)

print(res)

輸出結果：
['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'k', 'i', 't', 't', 'y']

列表解析并沒有降低代碼的可讀性，且縮小了代碼量、提升了性能，但是若其中出現多層 for 循環嵌套，可能會降低代碼的可讀性，不易于理解~

生成器表達式

列表解析會一次性生成所有的數據到內存中，然后生成列表對象，這樣不適用于迭代大量的數據。 而生成器表達式正好解決了這個問題~
生成器表達式的語法與列表解析的語法類似，即外面的中括號 換成括號即可：

語法：
(expression for item1 in iterable1 if condition1
                    for item2 in iterable2 if condition2
                    .....
                    for itemN in iterableN if conditionN
       )

示例：
>>> g = (i for i in range(100))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x00000288D8C9A308>

若使用生成器表達式，所有的數據不會一次性全部加載到內存中，而是按照從前向后的順序，用到一個加載一個。當數據量比較大時，更節省內存~

import time

start_time = time.time()
g = (i for i in range(100000000))
stop_time = time.time()
print('run time is %s' % (stop_time - start_time))

print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

輸出結果：
run time is 0.0        # 得到生成器 g 的用時~
0
1
2

同樣的數據量使用列表解析，會消耗相當長的時間，若是再加幾個0，程序可能就會卡住：

import time

start_time = time.time()
lst = [i for i in range(100000000)]
stop_time = time.time()
print('run time is %s' % (stop_time - start_time))

lst_iter = lst.__iter__()
print(next(lst_iter))
print(next(lst_iter))
print(next(lst_iter))

輸出結果：
run time is 5.407538890838623     # 生成列表的時長
0
1
2

當然生成器表達式也有缺點，由于生成器表達式返回的是一個生成器，所以若要迭代所有的元素，只能從前往后挨個迭代；而列表解析返回的是列表，可以根據索引立即返回指定位置的元素~

gen = (i for i in range(100))
# print(gen[10])             # 錯誤

lst = [i for i in range(100)]
print(lst[10])                  # 沒有問題

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