在 Python 中推導(dǎo)式是一種非常 Pythonic 的知識，本篇博客將為你詳細(xì)解答列表推導(dǎo)式與字典推導(dǎo)式相關(guān)的技術(shù)知識。

列表推導(dǎo)式

列表推導(dǎo)式可以利用列表，元組，字典，集合等數(shù)據(jù)類型，快速的生成一個特定需要的列表。

語法格式如下：

[表達(dá)式 for 迭代變量 in 可迭代對象 [if 條件表達(dá)式]]

if 條件表達(dá)式 非必選，學(xué)完列表推導(dǎo)式之后，你可以發(fā)現(xiàn)它就是 for 循環(huán)的一個變種語句，例如咱們現(xiàn)有一個需求是將一個列表中的所有元素都變成原值的 2 倍。

for 循環(huán)寫法

my_list = [1,2,3]
new_list = []
for i in my_list:
    new_list.append(i*2)

print(new_list)

列表推導(dǎo)式寫法

nn_list = [i*2 for i in my_list]
print(nn_list)

是不是對比看就是將 for 循環(huán)語句做了變形之后，增加了一個 []，不過需要注意的是，列表推導(dǎo)式最終會將得到的各個結(jié)果組成一個新的列表。

再看一下列表推導(dǎo)式語法構(gòu)成 nn_list = [i*2 for i in my_list] ，for 關(guān)鍵字后面就是一個普通的循環(huán)，前面的表達(dá)式 i*2 其中的 i 就是 for 循環(huán)中的變量，也就是說表達(dá)式可以用后面 for 循環(huán)迭代產(chǎn)生的變量，理解這個內(nèi)容列表推導(dǎo)式就已經(jīng)掌握 9 成內(nèi)容了，剩下的是熟練度的問題。

在將 if 語句包含進代碼中，運行之后，你也能掌握基本技巧，if 語句是一個判斷，其中 i 也是前面循環(huán)產(chǎn)生的迭代變量。

nn_list = [i*2 for i in my_list if i>1]
print(nn_list)

這些都是一般技能，列表推導(dǎo)式能支持兩層 for 循環(huán)，例如下述代碼：

nn_list = [(x,y) for x in range(3) for y in range(3) ]
print(nn_list)

當(dāng)然如果你想**加密（誰都看不懂你的代碼）**你的代碼，你可以無限套娃下去，列表推導(dǎo)式并沒有限制循環(huán)層數(shù)，多層循環(huán)就是一層一層的嵌套，你可以展開一個三層的列表推導(dǎo)式，就都明白了

nn_list = [(x,y,z,m) for x in range(3) for y in range(3) for z in range(3) for m in range(3)]
print(nn_list)

當(dāng)然在多層列表推導(dǎo)式里面，依舊支持 if 語句，并且 if 后面可以用前面所有迭代產(chǎn)生的變量，不過不建議超過 2 成，超過之后會大幅度降低你代碼的可閱讀性。
當(dāng)然如果你希望你代碼更加難讀，下面的寫法都是正確的。

nn_list = [(x, y, z, m) for x in range(3) if x > 1 for y in range(3) if y > 1 for z in range(3) for m in range(3)]
print(nn_list)
nn_list = [(x, y, z, m) for x in range(3) for y in range(3) for z in range(3) for m in range(3) if x > 1 and y > 1]
print(nn_list)
nn_list = [(x, y, z, m) for x in range(3) for y in range(3) for z in range(3) for m in range(3) if x > 1 if y > 1]
print(nn_list)

現(xiàn)在你已經(jīng)對列表推導(dǎo)式有比較直觀的概念了，列表推導(dǎo)式對應(yīng)的英文是 list comprehension，有的地方寫作列表解析式，基于它最后的結(jié)果，它是一種創(chuàng)建列表的語法，并且是很簡潔的語法。

有了兩種不同的寫法，那咱們必須要對比一下效率，經(jīng)測試小數(shù)據(jù)范圍影響不大，當(dāng)循環(huán)次數(shù)到千萬級時候，出現(xiàn)了一些差異。

import time
def demo1():
    new_list = []
    for i in range(10000000):
        new_list.append(i*2)

def demo2():
    new_list = [i*2 for i in range(10000000)]
s_time = time.perf_counter()
demo2()
e_time = time.perf_counter()
print("代碼運行時間：", e_time-s_time)

運行結(jié)果：

# for 循環(huán)
代碼運行時間： 1.3431036140000001
# 列表推導(dǎo)式
代碼運行時間： 0.9749278849999999

在 Python3 中列表推導(dǎo)式具備局部作用域，表達(dá)式內(nèi)部的變量和賦值只在局部起作用，表達(dá)式的上下文里的同名變量還可以被正常引用，局部變量并不會影響到它們。所以其不會有變量泄漏的問題。例如下述代碼：

x = 6
my_var = [x*2 for x in range(3)]

print(my_var)
print(x)

列表推導(dǎo)式還支持嵌套

參考代碼如下，只有想不到，沒有做不到的。

my_var = [y*4 for y in [x*2 for x in range(3)]]
print(my_var)

字典推導(dǎo)式

有了列表推導(dǎo)式的概念，字典推導(dǎo)式學(xué)起來就非常簡單了，語法格式如下：
{鍵:值 for 迭代變量 in 可迭代對象 [if 條件表達(dá)式]}

直接看案例即可

my_dict = {key: value for key in range(3) for value in range(2)}
print(my_dict)

得到的結(jié)果如下：
{0: 1, 1: 1, 2: 1}

此時需要注意的是字典中不能出現(xiàn)同名的 key，第二次出現(xiàn)就把第一個值覆蓋掉了，所以得到的 value 都是 1。
最常見的哪里還是下述的代碼，遍歷一個具有鍵值關(guān)系的可迭代對象。

my_tuple_list = [('name', '橡皮擦'), ('age', 18),('class', 'no1'), ('like', 'python')]
my_dict = {key: value for key, value in my_tuple_list}
print(my_dict)

元組推導(dǎo)式與集合推導(dǎo)式

其實你應(yīng)該能猜到，在 Python 中是具備這兩種推導(dǎo)式的，而且語法相信你已經(jīng)掌握了。不過語法雖然差不多，但是元組推導(dǎo)式運行結(jié)果卻不同，具體如下。

my_tuple = (i for i in range(10))
print(my_tuple)

運行之后產(chǎn)生的結(jié)果：
<generator object <genexpr> at 0x0000000001DE45E8>

使用元組推導(dǎo)式生成的結(jié)果并不是一個元組，而是一個生成器對象，需要特別注意下，這種寫法在有的地方會把它叫做生成器語法，不叫做元組推導(dǎo)式。
集合推導(dǎo)式也有一個需要注意的地方，先看代碼：

my_set = {value for value in 'HelloWorld'}
print(my_set)

因為集合是無序且不重復(fù)的，所以會自動去掉重復(fù)的元素，并且每次運行顯示的順序不一樣，使用的時候很容易暈掉。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python 列表推導(dǎo)式與字典推導(dǎo)式的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 列表推導(dǎo)式與字典推導(dǎo)式內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論