Python推導(dǎo)式如何使用

本文小編為大家詳細(xì)介紹“Python推導(dǎo)式如何使用”，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，細(xì)節(jié)處理妥當(dāng)，希望這篇“Python推導(dǎo)式如何使用”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)學(xué)習(xí)新知識(shí)吧。

推導(dǎo)式

什么是推導(dǎo)式

推導(dǎo)式是 for 循環(huán)的簡(jiǎn)化使用方法，使用推導(dǎo)式，將一個(gè)可迭代對(duì)象中的數(shù)據(jù)遍歷到某一個(gè)容器當(dāng)中。簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)就是用一行for循環(huán)語(yǔ)句，遍歷一個(gè)可迭代對(duì)象中的所有數(shù)據(jù)，然后將遍歷出來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理放入對(duì)應(yīng)的容器中的一個(gè)過(guò)程和方式。

和推導(dǎo)類(lèi)似作用的還有三元運(yùn)算符，三元運(yùn)算符是條件判斷語(yǔ)句的簡(jiǎn)化使用方法。

語(yǔ)法：

val for val in Iterable

就是存入容器中的數(shù)據(jù)+ for循環(huán)語(yǔ)句

推導(dǎo)式有三種表達(dá)方式，分別用對(duì)應(yīng)的符號(hào)包裹推導(dǎo)式語(yǔ)句：

• 列表推導(dǎo)試：[val for val in Iterable]

• 集合推導(dǎo)式：{val for val in Iterable}

• 字典推導(dǎo)式：{x,y for x,y in Iterable}

列表推導(dǎo)式：

列表推到式，遍歷出來(lái)的數(shù)據(jù)最終就會(huì)變成一個(gè)列表數(shù)據(jù)。

基本語(yǔ)法

列表中存入10條數(shù)據(jù)：

# 常規(guī)寫(xiě)法
lst = []
for i in range(1, 11):
    lst.append(i)
print(lst)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 推導(dǎo)式寫(xiě)法
lst = [i for i in range(1, 11)]
print(lst)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

其它使用方法

單循環(huán)推導(dǎo)式：

# 處理容器中的數(shù)據(jù)：[1, 2, 3, 4, 5] -> [3, 6, 9, 12, 15]
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
# 普通寫(xiě)法
new_lst = []
for i in lst:
	res = i * 3
	new_lst.append(res)
print(new_lst)  # [3, 6, 9, 12, 15]

# 推導(dǎo)式寫(xiě)法
new_lst = [i * 3 for i in lst]
print(new_lst)  # [3, 6, 9, 12, 15]

帶有判斷條件的單循環(huán)推導(dǎo)式：

# 過(guò)濾出奇數(shù)
lst = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 普通寫(xiě)法
new_lst = []
for i in lst:
	if i % 2 == 1:
		new_lst.append(i)
print(new_lst)  # [1, 3, 5, 7, 9]

# 推導(dǎo)式寫(xiě)法
# 推導(dǎo)式使用單項(xiàng)分支只能是在for語(yǔ)句結(jié)束之后使用
new_lst = [i for i in lst if i % 2 == 1]
print(new_lst)  # [1, 3, 5, 7, 9]

多循環(huán)推導(dǎo)式：

# 兩個(gè)列表中的數(shù)據(jù)相加求和
lst = [1, 2, 3]
lst1 = [11, 22, 33]
# 普通方法
new_lst = []
for i in lst:
	for j in lst1:
		res = i + j
		new_lst.append(res)
print(new_lst)  # [12, 23, 34, 13, 24, 35, 14, 25, 36]

# 推導(dǎo)式寫(xiě)法
new_lst = [i + j for i in lst for j in lst1]
print(new_lst)  # [12, 23, 34, 13, 24, 35, 14, 25, 36]

列表推導(dǎo)式練習(xí)題

• 1、將字典中的數(shù)據(jù)變成['x=A', 'y=B', 'z=c']的樣式

{'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }

• 2、將所用元素變成純小寫(xiě)

["ADDD","dddDD","DDaa","sss"]

• 3、x是0-5之間的偶數(shù),y是0-5之間的奇數(shù) 把x,y組成一起變成元組,放到列表當(dāng)中

• 4、使用列表推導(dǎo)式 制作所有99乘法表中的運(yùn)算

• 5、求M,N中矩陣和元素的乘積

M = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
N = [[2,2,2], [3,3,3], [4,4,4]]

# 第五題解法之一

# =>實(shí)現(xiàn)效果1   [2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]
# =>實(shí)現(xiàn)效果2   [[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]]
# 實(shí)現(xiàn)效果 1
lst_new = []
for i in range(len(M)) :
	for j in range(len(N)) :
		res = M[i][j] * N[i][j]
		lst_new.append(res)
print(lst_new)
# 推導(dǎo)式寫(xiě)法
res = [M[i][j]*N[i][j] for i in range(len(M)) for j in range(len(N))]
print(res)
# 實(shí)現(xiàn)效果 2
lst_new = []
for i in range(len(M)) :
	lst_new2 = []
	for j in range(len(N)) :
		res = M[i][j] * N[i][j]
		lst_new2.append(res)
	lst_new.append(lst_new2)
print(lst_new)
# 推導(dǎo)式寫(xiě)法
res = [[M[i][j]*N[i][j] for j in range(len(M))] for i in range(len(N))]
print(res)

集合推導(dǎo)式

集合推導(dǎo)式和列表推導(dǎo)式的用法基本一樣，但是外面使用大括號(hào)包括，得到的數(shù)據(jù)是一個(gè)集合。

例題：

'''
案例：
	滿(mǎn)足年齡在18到21，存款大于等于5000，小于等于5500的人
	開(kāi)卡格式為：尊貴VIP卡老X（姓氏），否則開(kāi)卡格式為：摳腳大漢老X（姓氏）
	把開(kāi)卡的種類(lèi)統(tǒng)計(jì)出來(lái)
'''
lst = [
	{"name": "劉鑫煒", "age": 18, "money": 10000},
	{"name": "劉聰", "age": 19, "money": 5100},
	{"name": "劉子豪", "age": 20, "money": 4800},
	{"name": "孔祥群", "age": 21, "money": 2000},
	{"name": "宋云杰", "age": 18, "money": 20}
]

# 常規(guī)寫(xiě)法
setvar = set()

for i in lst:
	if (18 <= i['age'] <= 21) and (5000 <= i['money'] <= 5500):
		res = '尊貴VIP老' + i['name'][0]
	else:
		res = '摳腳老漢' + i['name'][0]
	setvar.add(res)
print(setvar)   # {'尊貴VIP老劉', '摳腳老漢劉', '摳腳老漢孔', '摳腳老漢宋'}
# 打印顯示只有4個(gè)元素，是因?yàn)榧系淖詣?dòng)去重

# 使用集合推導(dǎo)式
# 推導(dǎo)式只能使用單項(xiàng)分支，但是可以在返回值使用三元運(yùn)算符
setvar = {
	"尊貴VIP卡老" + i["name"][0] if 18 <= i["age"] <= 21 and 5000 <= i["money"] <= 5500 else "摳腳大漢卡老" + i["name"][0] for i in lst}
print(setvar)   # {'摳腳大漢卡老孔', '摳腳大漢卡老劉', '尊貴VIP卡老劉', '摳腳大漢卡老宋'}

字典推導(dǎo)式

字典推導(dǎo)式也是一樣的用法，但是字典的數(shù)據(jù)是以鍵值對(duì)的形式存在的，所以返回的數(shù)據(jù)、或者要將返回的數(shù)據(jù)變成兩個(gè)，以對(duì)應(yīng)鍵值。

基礎(chǔ)語(yǔ)法：

將列表中的鍵值對(duì)的變成一個(gè)字典

lst = [{'A': 'a'}, {'B': 'b'}]

dct = {k:v for i in lst for k,v in i.items()}

print(dct)  # {'A': 'a', 'B': 'b'}

字典推導(dǎo)式常用以配合的函數(shù)

enumerate

功能：

枚舉，根據(jù)索引號(hào)碼 和 Iterable 中的值，一個(gè)一個(gè)拿出來(lái)配對(duì)組成元組，放入迭代器中，然后返回迭代器。

語(yǔ)法：

enumerate(iterable, [start = 0])

參數(shù)：

iterable：可迭代數(shù)據(jù)
start：可以選擇開(kāi)始的索引號(hào)（默認(rèn)從0開(kāi)始索引）

基本語(yǔ)法:

from collections import Iterator
lst = ['東', '南', '西', '北']
# 基本使用
it = enumerate(lst)  # 實(shí)現(xiàn)功能返回迭代器
print(isinstance(it, Iterator))	 # True
# 強(qiáng)轉(zhuǎn)成列表
new_lst = list(it)
print(new_lst)  # [(0, '東'), (1, '南'), (2, '西'), (3, '北')]
"""
可以看到里面的元列表中的數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的索引號(hào)碼一一對(duì)應(yīng)成了元組
"""

上面的舉例當(dāng)中，如果使用字典推導(dǎo)式和enumerate函數(shù)配合，就可以用一句話達(dá)成組成一個(gè)字典的目的。

from collections import Iterator
lst = ['東', '南', '西', '北']
# enumerate 配合使用字典推導(dǎo)式 變成字典
dct = {k: v for k, v in enumerate(lst)}
print(dct)  # {0: '東', 1: '南', 2: '西', 3: '北'}

zip

功能：

將多個(gè)Iterable中的值，一個(gè)一個(gè)拿出來(lái)配對(duì)組成元組放入迭代器中，如果某個(gè)元素多出，沒(méi)有匹配項(xiàng)就會(huì)被舍棄。

語(yǔ)法：

zip(iterable, iterable1, ……)

參數(shù)就是一個(gè)個(gè)的可迭代對(duì)象。

基本語(yǔ)法：

下面的舉例當(dāng)中，將三個(gè)列表中的元素以一一對(duì)應(yīng)組成元組，但是最小的列表中只有三個(gè)元素，所以只能一一對(duì)應(yīng)組成三對(duì)元組，而多出的元素就被舍棄。

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = ['a', 'b', 'c', 'd']
lst3 = ['A', 'B', 'C']
it = zip(lst1, lst2, lst3)
lst = list(it)
print(lst)  # [(1, 'a', 'A'), (2, 'b', 'B'), (3, 'c', 'C')]

為什么沒(méi)有元組推導(dǎo)式？

推導(dǎo)式我們到此學(xué)習(xí)完了，但是我們就發(fā)現(xiàn)，推導(dǎo)式就是在容器中使用一個(gè)for循環(huán)而已，為什么沒(méi)有元組推導(dǎo)式？

優(yōu)先使用推導(dǎo)式

在有的時(shí)候，我們需要在一個(gè)列表或者其它的一些容器中存放大量的值，我們一般會(huì)怎么使用呢？比如在初始化一個(gè)列表的時(shí)候我們使用for循環(huán)和append的方法去創(chuàng)建嗎？

這里大家注意，如果條件允許的話，那么我們一定是要優(yōu)先使用推導(dǎo)式而不是for循環(huán)加append的方式，原因很簡(jiǎn)單，因?yàn)榈讓舆壿嫷牟煌?，使推?dǎo)式的執(zhí)行速度相比f(wàn)or循環(huán)加append更快。

import time
# 列表循環(huán)插入數(shù)據(jù)
start_time = time.perf_counter()
lst = []
for i in range(15000000):
    lst.append(i)
end_time = time.perf_counter()
print(end_time - start_time)  # 1.7453036000000002

""" 推導(dǎo)式比循環(huán)速度更快 """
start_time = time.perf_counter()
new_lst1 = [i for i in range(15000000)]
end_time = time.perf_counter()
print(end_time - start_time)  # 0.7337192000000001

經(jīng)過(guò)測(cè)試我們可以看到，推導(dǎo)式的速度大約是for循環(huán)的2倍多，是什么導(dǎo)致的？還記得我們之前使用過(guò)的dis模塊嗎？

import dis
def loop():
    lst = []
    for i in range(10):
        lst.append(i)
    return lst
def der():
    lst = [i for i in range(10)]
    return lst
dis.dis(loop)
print('-' * 100)
dis.dis(der)

結(jié)果如下：

  4           0 BUILD_LIST               0
              2 STORE_FAST               0 (lst)
  5           4 SETUP_LOOP              26 (to 32)
              6 LOAD_GLOBAL              0 (range)
              8 LOAD_CONST               1 (10)
             10 CALL_FUNCTION            1
             12 GET_ITER
        >>   14 FOR_ITER                14 (to 30)
             16 STORE_FAST               1 (i)
  6          18 LOAD_FAST                0 (lst)
             20 LOAD_ATTR                1 (append)
             22 LOAD_FAST                1 (i)
             24 CALL_FUNCTION            1
             26 POP_TOP
             28 JUMP_ABSOLUTE           14
        >>   30 POP_BLOCK
  7     >>   32 LOAD_FAST                0 (lst)
             34 RETURN_VALUE
-----------------------------------------------------------------------------
 11           0 LOAD_CONST               1 (<code object <listcomp> at 0x000002C71AD950C0, file "tset.py", line 11>)
              2 LOAD_CONST               2 ('der.<locals>.<listcomp>')
              4 MAKE_FUNCTION            0
              6 LOAD_GLOBAL              0 (range)
              8 LOAD_CONST               3 (10)
             10 CALL_FUNCTION            1
             12 GET_ITER
             14 CALL_FUNCTION            1
             16 STORE_FAST               0 (lst)
 12          18 LOAD_FAST                0 (lst)
             20 RETURN_VALUE

從上述結(jié)果中我們就是可以看出，在這種情況下，for循環(huán)因?yàn)殚_(kāi)始定義列表、循環(huán)中的append方法的是使用，比推導(dǎo)式要多出幾個(gè)環(huán)節(jié)，因此速度相比之下變得很慢，這就是原因。

再次我們也再說(shuō)一句，之后碰到關(guān)于速度和底層之類(lèi)的疑惑的時(shí)候，就可以簡(jiǎn)單的使用timeit和dis去驗(yàn)證和簡(jiǎn)答的理解。

讀到這里，這篇“Python推導(dǎo)式如何使用”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識(shí)點(diǎn)還需要大家自己動(dòng)手實(shí)踐使用過(guò)才能領(lǐng)會(huì)，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。