Python列表推導(dǎo)與生成器表達(dá)式怎么應(yīng)用

這篇“Python列表推導(dǎo)與生成器表達(dá)式怎么應(yīng)用”文章的知識(shí)點(diǎn)大部分人都不太理解，所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，具有一定的借鑒價(jià)值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來(lái)看看這篇“Python列表推導(dǎo)與生成器表達(dá)式怎么應(yīng)用”文章吧。

內(nèi)置序列類(lèi)型

python中有很多的序列類(lèi)型，主要可以分為以下兩類(lèi)：

• 容器序列：能存放不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)的序列。（list, tuple, collections.deque）

• 扁平序列：只能容納一種類(lèi)型的序列。（str, bytes, bytearray, memoryview, array.array）

說(shuō)明：扁平序列儲(chǔ)存的是一段連續(xù)的內(nèi)存空間，而容器序列存放的是它們包含的任意類(lèi)型對(duì)象的引用。

另外，序列類(lèi)型還可以從可修改與不可修改的角度進(jìn)行分類(lèi)，主要能被分成以下兩類(lèi)：

• 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(gè)UML圖：

在上圖中，繼承從子類(lèi)指向超類(lèi)，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(shí)，通過(guò)UML圖我們也可以更直觀的發(fā)現(xiàn)其不同的地方，這有助于我們了解后續(xù)的內(nèi)置序列類(lèi)型的差異。

列表推導(dǎo)與生成器表達(dá)式

列表推導(dǎo)

相信大家已經(jīng)對(duì)基礎(chǔ)的序列類(lèi)型list有了初步的了解與認(rèn)識(shí)，但當(dāng)我們想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的數(shù)組時(shí)，往往會(huì)想到使用for循環(huán)遍歷生成。

其實(shí)在python中還存在一種構(gòu)建列表的方法叫做列表推導(dǎo)(list comprehension)，它是構(gòu)建列表的快捷方式，同時(shí)也能夠使你的代碼更加易讀與簡(jiǎn)潔。假設(shè)我們需要?jiǎng)?chuàng)建從0到10的一個(gè)列表，我們來(lái)看下面的兩段代碼：

# 不使用列表推導(dǎo)
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(dǎo)
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(shí)間都會(huì)考慮使用第一種方法進(jìn)行列表的創(chuàng)建，但明顯使用了列表推導(dǎo)（生成器表達(dá)式推導(dǎo)列表）的例子看起來(lái)更加簡(jiǎn)便且易讀。我們?cè)賮?lái)看一個(gè)更復(fù)雜的例子，假設(shè)我們想要尋找10以?xún)?nèi)的偶數(shù)，我們看下面兩段代碼：

# 不使用列表推導(dǎo)
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(dǎo)
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(qiáng)且更為簡(jiǎn)單。另外，使用filter也能夠完成上述的功能，但是可讀性并不強(qiáng)。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(qiáng)。

在列表推導(dǎo)中，我們還可以將自己的函數(shù)或者python內(nèi)置函數(shù)直接對(duì)生成的數(shù)組進(jìn)行處理，請(qǐng)看下面這個(gè)例子：

def deal(num):
    return '處理過(guò)的' + str(num)

deal_list = [deal(i) for i in range(10)]
print(deal_list )

>>> ['處理過(guò)的0',
 '處理過(guò)的1',
 '處理過(guò)的2',
 '處理過(guò)的3',
 '處理過(guò)的4',
 '處理過(guò)的5',
 '處理過(guò)的6',
 '處理過(guò)的7',
 '處理過(guò)的8',
 '處理過(guò)的9']

最后，我們?cè)儆昧斜硗茖?dǎo)表達(dá)式嘗試計(jì)算笛卡爾積并與for循環(huán)完成的相同的功能做對(duì)比，請(qǐng)看下面的代碼：

colors = ['紅色','藍(lán)色','綠色']
clothes = ['上衣','褲子','運(yùn)動(dòng)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(dǎo)：',clothes_list_01)

clothes_list_02 = [(color,clothe) for color in colors for clothe in clothes]
print('使用列表推導(dǎo)：',clothes_list_01)

結(jié)果如下：

未使用列表推導(dǎo)： [('紅色', '上衣'), ('紅色', '褲子'), ('紅色', '運(yùn)動(dòng)鞋'), 
('藍(lán)色', '上衣'), ('藍(lán)色', '褲子'), ('藍(lán)色', '運(yùn)動(dòng)鞋'), ('綠色', '上衣'), ('綠色', '褲子'), ('綠色', '運(yùn)動(dòng)鞋')]
使用列表推導(dǎo)： [('紅色', '上衣'), ('紅色', '褲子'), ('紅色', '運(yùn)動(dòng)鞋'), 
('藍(lán)色', '上衣'), ('藍(lán)色', '褲子'), ('藍(lán)色', '運(yùn)動(dòng)鞋'), ('綠色', '上衣'), ('綠色', '褲子'), ('綠色', '運(yùn)動(dòng)鞋')]

可以看到輸出的結(jié)果是完全相同的，但是利用列表推導(dǎo)的代碼更為簡(jiǎn)潔。

生成器表達(dá)式

雖然使用上述的列表推導(dǎo)語(yǔ)法也可以生成元組等其他類(lèi)型的序列，但是使用生成器表達(dá)式會(huì)更好。生成器并不是先建立一個(gè)完整的列表再將其傳遞到某個(gè)構(gòu)造函數(shù)內(nèi)，而是逐個(gè)產(chǎn)出元素，這會(huì)更加的節(jié)省內(nèi)存。

我們看下面幾個(gè)例子，用來(lái)了解生成器表達(dá)式是如何生成字典與元組的。

# 使用生成器表達(dá)式構(gòu)建字典
dict_transform_list = [('APPLE', '蘋(píng)果'), ('BNANA', '香蕉'), ('PEAR', '梨子')]
dict_01 = {key: value for key,value in dict_transform_list}

>>>{'APPLE': '蘋(píng)果', 'BNANA': '香蕉', 'PEAR': '梨子'}

# 使用生成器表達(dá)式構(gòu)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(guān)于“Python列表推導(dǎo)與生成器表達(dá)式怎么應(yīng)用”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。