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這篇“Python列表推導與生成器表達式怎么應用”文章的知識點大部分人都不太理解,所以小編給大家總結了以下內容,內容詳細,步驟清晰,具有一定的借鑒價值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來看看這篇“Python列表推導與生成器表達式怎么應用”文章吧。
python中有很多的序列類型,主要可以分為以下兩類:
容器序列:能存放不同數據類型的數據的序列。(list, tuple, collections.deque)
扁平序列:只能容納一種類型的序列。(str, bytes, bytearray, memoryview, array.array)
說明:扁平序列儲存的是一段連續的內存空間,而容器序列存放的是它們包含的任意類型對象的引用。
另外,序列類型還可以從可修改與不可修改的角度進行分類,主要能被分成以下兩類:
可變序列:list, bytearray, array.array, collections.deque, memoryview
不可變序列:str, tuple, bytes
為了深入的討論可變序列與不可變序列的差異,我們看下面這個UML圖:
在上圖中,繼承從子類指向超類,可以看到可變序列(MutableSequence)繼承了不可變序列(Sequence)的很多方法。與此同時,通過UML圖我們也可以更直觀的發現其不同的地方,這有助于我們了解后續的內置序列類型的差異。
相信大家已經對基礎的序列類型list有了初步的了解與認識,但當我們想要創建一個新的數組時,往往會想到使用for循環遍歷生成。
其實在python中還存在一種構建列表的方法叫做列表推導(list comprehension),它是構建列表的快捷方式,同時也能夠使你的代碼更加易讀與簡潔。假設我們需要創建從0到10的一個列表,我們來看下面的兩段代碼:
# 不使用列表推導 example_list_01 = [] for i in range(10): example_list_01.append(i) print(example_list_01) >>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 列表推導 example_list_01 = [i for i in range(10)] print(example_list_01) >>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
相信大部分人第一時間都會考慮使用第一種方法進行列表的創建,但明顯使用了列表推導(生成器表達式推導列表)的例子看起來更加簡便且易讀。我們再來看一個更復雜的例子,假設我們想要尋找10以內的偶數,我們看下面兩段代碼:
# 不使用列表推導 example_list_02 = [] for i in range(10): if i % 2 == 0: example_list_02.append(i) print(example_list_02)
# 列表推導 example_list_02 = [i for i in range(10) if i % 2 == 0] print(example_list_02)
顯然,下面的代碼可讀性更強且更為簡單。另外,使用filter也能夠完成上述的功能,但是可讀性并不強。我們使用filter完成上述功能的代碼如下:
example_list_03 = list(filter(lambda i: i % 2 == 0, range(10))) print(example_list_03)
顯然,這樣的可讀性并不強。
在列表推導中,我們還可以將自己的函數或者python內置函數直接對生成的數組進行處理,請看下面這個例子:
def deal(num): return '處理過的' + str(num) deal_list = [deal(i) for i in range(10)] print(deal_list ) >>> ['處理過的0', '處理過的1', '處理過的2', '處理過的3', '處理過的4', '處理過的5', '處理過的6', '處理過的7', '處理過的8', '處理過的9']
最后,我們再用列表推導表達式嘗試計算笛卡爾積并與for循環完成的相同的功能做對比,請看下面的代碼:
colors = ['紅色','藍色','綠色'] clothes = ['上衣','褲子','運動鞋'] clothes_list_01 = [] for color in colors: for clothe in clothes: clothes_list_01.append((color,clothe)) print('未使用列表推導:',clothes_list_01) clothes_list_02 = [(color,clothe) for color in colors for clothe in clothes] print('使用列表推導:',clothes_list_01)
結果如下:
未使用列表推導: [('紅色', '上衣'), ('紅色', '褲子'), ('紅色', '運動鞋'),
('藍色', '上衣'), ('藍色', '褲子'), ('藍色', '運動鞋'), ('綠色', '上衣'), ('綠色', '褲子'), ('綠色', '運動鞋')]
使用列表推導: [('紅色', '上衣'), ('紅色', '褲子'), ('紅色', '運動鞋'),
('藍色', '上衣'), ('藍色', '褲子'), ('藍色', '運動鞋'), ('綠色', '上衣'), ('綠色', '褲子'), ('綠色', '運動鞋')]
可以看到輸出的結果是完全相同的,但是利用列表推導的代碼更為簡潔。
雖然使用上述的列表推導語法也可以生成元組等其他類型的序列,但是使用生成器表達式會更好。生成器并不是先建立一個完整的列表再將其傳遞到某個構造函數內,而是逐個產出元素,這會更加的節省內存。
我們看下面幾個例子,用來了解生成器表達式是如何生成字典與元組的。
# 使用生成器表達式構建字典 dict_transform_list = [('APPLE', '蘋果'), ('BNANA', '香蕉'), ('PEAR', '梨子')] dict_01 = {key: value for key,value in dict_transform_list} >>>{'APPLE': '蘋果', 'BNANA': '香蕉', 'PEAR': '梨子'}
# 使用生成器表達式構建元組 tuple_01 = tuple(i for i in range(10)) >>>(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
以上就是關于“Python列表推導與生成器表達式怎么應用”這篇文章的內容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內容對大家有幫助,若想了解更多相關的知識內容,請關注億速云行業資訊頻道。
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