python 中的列表解析和生成表達(dá)式
更新時間:2011年03月10日 22:14:23 作者:
優(yōu)雅、清晰和務(wù)實(shí)都是python的核心價值觀,如果想通過操作和處理一個序列(或其他的可迭代對象)來創(chuàng)建一個新的列表時可以使用列表解析( List comprehensions)和生成表達(dá)式,通過這兩個操作,我們可以看到這三個觀點(diǎn)是如何在python中和諧統(tǒng)一起來的。
列表解析
在需要改變列表而不是需要新建某列表時,可以使用列表解析。列表解析表達(dá)式為:
[expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_expr]
第一種語法:首先迭代iterable里所有內(nèi)容,每一次迭代,都把iterable里相應(yīng)內(nèi)容放到iter_var中,再在表達(dá)式中應(yīng)用該iter_var的內(nèi)容,最后用表達(dá)式的計(jì)算值生成一個列表。
第二種語法:加入了判斷語句,只有滿足條件的內(nèi)容才把iterable里相應(yīng)內(nèi)容放到iter_var中,再在表達(dá)式中應(yīng)用該iter_var的內(nèi)容,最后用表達(dá)式的計(jì)算值生成一個列表。
舉例如下:
>>> L= [(x+1,y+1) for x in range(3) for y in range(5)]
>>> L
[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5)]
>>> N=[x+10 for x in range(10) if x>5]
>>> N
[16, 17, 18, 19]
生成器表達(dá)式
生成器表達(dá)式是在python2.4中引入的,當(dāng)序列過長, 而每次只需要獲取一個元素時,應(yīng)當(dāng)考慮使用生成器表達(dá)式而不是列表解析。生成器表達(dá)式的語法和列表解析一樣,只不過生成器表達(dá)式是被()括起來的,而不是[],如下:
(expr for iter_var in iterable)
(expr for iter_var in iterable if cond_expr)
例:
>>> L= (i + 1 for i in range(10) if i % 2)
>>> L
<generator object <genexpr> at 0xb749a52c>
>>> L1=[]
>>> for i in L:
... L1.append(i)
...
>>> L1
[2, 4, 6, 8, 10]
生成器表達(dá)式并不真正創(chuàng)建數(shù)字列表, 而是返回一個生成器,這個生成器在每次計(jì)算出一個條目后,把這個條目“產(chǎn)生”(yield)出來。 生成器表達(dá)式使用了“惰性計(jì)算”(lazy evaluation,也有翻譯為“延遲求值”,我以為這種按需調(diào)用call by need的方式翻譯為惰性更好一些),只有在檢索時才被賦值( evaluated),所以在列表比較長的情況下使用內(nèi)存上更有效。A generator object in python is something like a lazy list. The elements are only evaluated as soon as you iterate over them.
一些說明:
1. 當(dāng)需要只是執(zhí)行一個循環(huán)的時候盡量使用循環(huán)而不是列表解析,這樣更符合python提倡的直觀性。
for item in sequence:
process(item)
2. 當(dāng)有內(nèi)建的操作或者類型能夠以更直接的方式實(shí)現(xiàn)的,不要使用列表解析。
例如復(fù)制一個列表時,使用:L1=list(L)即可,不必使用:
L1=[x for x in L]
3. 如果需要對每個元素都調(diào)用并且返回結(jié)果時,應(yīng)使用L1=map(f,L), 而不是 L1=[f(x) for x in L]
在需要改變列表而不是需要新建某列表時,可以使用列表解析。列表解析表達(dá)式為:
[expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_expr]
第一種語法:首先迭代iterable里所有內(nèi)容,每一次迭代,都把iterable里相應(yīng)內(nèi)容放到iter_var中,再在表達(dá)式中應(yīng)用該iter_var的內(nèi)容,最后用表達(dá)式的計(jì)算值生成一個列表。
第二種語法:加入了判斷語句,只有滿足條件的內(nèi)容才把iterable里相應(yīng)內(nèi)容放到iter_var中,再在表達(dá)式中應(yīng)用該iter_var的內(nèi)容,最后用表達(dá)式的計(jì)算值生成一個列表。
舉例如下:
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> L= [(x+1,y+1) for x in range(3) for y in range(5)]
>>> L
[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5)]
>>> N=[x+10 for x in range(10) if x>5]
>>> N
[16, 17, 18, 19]
生成器表達(dá)式
生成器表達(dá)式是在python2.4中引入的,當(dāng)序列過長, 而每次只需要獲取一個元素時,應(yīng)當(dāng)考慮使用生成器表達(dá)式而不是列表解析。生成器表達(dá)式的語法和列表解析一樣,只不過生成器表達(dá)式是被()括起來的,而不是[],如下:
復(fù)制代碼 代碼如下:
(expr for iter_var in iterable)
(expr for iter_var in iterable if cond_expr)
例:
復(fù)制代碼 代碼如下:
>>> L= (i + 1 for i in range(10) if i % 2)
>>> L
<generator object <genexpr> at 0xb749a52c>
>>> L1=[]
>>> for i in L:
... L1.append(i)
...
>>> L1
[2, 4, 6, 8, 10]
生成器表達(dá)式并不真正創(chuàng)建數(shù)字列表, 而是返回一個生成器,這個生成器在每次計(jì)算出一個條目后,把這個條目“產(chǎn)生”(yield)出來。 生成器表達(dá)式使用了“惰性計(jì)算”(lazy evaluation,也有翻譯為“延遲求值”,我以為這種按需調(diào)用call by need的方式翻譯為惰性更好一些),只有在檢索時才被賦值( evaluated),所以在列表比較長的情況下使用內(nèi)存上更有效。A generator object in python is something like a lazy list. The elements are only evaluated as soon as you iterate over them.
一些說明:
1. 當(dāng)需要只是執(zhí)行一個循環(huán)的時候盡量使用循環(huán)而不是列表解析,這樣更符合python提倡的直觀性。
復(fù)制代碼 代碼如下:
for item in sequence:
process(item)
2. 當(dāng)有內(nèi)建的操作或者類型能夠以更直接的方式實(shí)現(xiàn)的,不要使用列表解析。
例如復(fù)制一個列表時,使用:L1=list(L)即可,不必使用:
復(fù)制代碼 代碼如下:
L1=[x for x in L]
3. 如果需要對每個元素都調(diào)用并且返回結(jié)果時,應(yīng)使用L1=map(f,L), 而不是 L1=[f(x) for x in L]
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