python生成器表達(dá)式和列表解析
絕大多數(shù)情況下，遍歷一個(gè)集合都是為了對(duì)元素應(yīng)用某個(gè)動(dòng)作或是進(jìn)行篩選。如果看過本文的第二部分，你應(yīng)該還記得有內(nèi)建函數(shù)map和filter提供了這些功能，但Python仍然為這些操作提供了語言級(jí)的支持。
(x+1 for x in lst) #生成器表達(dá)式，返回迭代器。外部的括號(hào)可在用于參數(shù)時(shí)省略。 [x+1 for x in lst] #列表解析，返回list
如你所見，生成器表達(dá)式和列表解析（注：這里的翻譯有很多種，比如列表展開、列表推導(dǎo)等等，指的是同一個(gè)意思）的區(qū)別很小，所以人們提到這個(gè)特性時(shí)，簡(jiǎn)單起見往往只描述成列表解析。然而由于返回迭代器時(shí)，并不是在一開始就計(jì)算所有的元素，這樣能得到更多的靈活性并且可以避開很多不必要的計(jì)算，所以除非你明確希望返回列表，否則應(yīng)該始終使用生成器表達(dá)式。接下來的文字里我就不區(qū)分這兩種形式了：）
你也可以為列表解析提供if子句進(jìn)行篩選：
(x+1 for x in lst if x!=0)
或者提供多條for子句進(jìn)行嵌套循環(huán)，嵌套次序就是for子句的順序：
((x, y) for x in range(3) for y in range(x))
列表解析就是鮮明的Pythonic。我常遇到兩個(gè)使用列表解析的問題，本應(yīng)歸屬于最佳實(shí)踐，但這兩個(gè)問題非常典型，所以不妨在這里提一下：
第一個(gè)問題是，因?yàn)閷?duì)元素應(yīng)用的動(dòng)作太復(fù)雜，不能用一個(gè)表達(dá)式寫出來，所以不使用列表解析。這是典型的思想沒有轉(zhuǎn)變的例子，如果我們將動(dòng)作封裝成函數(shù)，那不就是一個(gè)表達(dá)式了么？
第二個(gè)問題是，因?yàn)閕f子句里的條件需要計(jì)算，同時(shí)結(jié)果也需要進(jìn)行同樣的計(jì)算，不希望計(jì)算兩遍，就像這樣：
(x.doSomething() for x in lst if x.doSomething()>0)
這樣寫確實(shí)很糟糕，但組合一下列表解析即可解決：
(x for x in (y.doSomething() for y in lst) if x>0)
內(nèi)部的列表解析變量其實(shí)也可以用x，但為清晰起見我們改成了y?；蛘吒宄模梢詫懗蓛蓚€(gè)表達(dá)式：
tmp = (x.doSomething() for x in lst) (x for x in tmp if x > 0)
列表解析可以替代絕大多數(shù)需要用到map和filter的場(chǎng)合，可能正因?yàn)榇?，著名的靜態(tài)檢查工具pylint將map和filter的使用列為了警告。
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