Python特性之列表推導式和生成器表達式詳解

更新時間：2023年08月01日 09:23:12 作者：Python數(shù)據(jù)開發(fā)

這篇文章主要介紹了python語言的兩個非常有用的特性：列表推導式和生成器表達式，但是它們之間也有一些重要的區(qū)別，我們一起來看看吧

今天我想向你介紹python語言的兩個非常有用的特性：列表推導式和生成器表達式。這兩個特性都可以讓你用一行簡潔的代碼來創(chuàng)建一個序列，而不需要寫循環(huán)或者函數(shù)。但是它們之間也有一些重要的區(qū)別，我們一起來看看吧。

列表推導式

列表推導式是一種用方括號包圍的表達式，它可以根據(jù)一個或多個迭代器來生成一個列表。例如，如果你想要生成一個包含1到10的平方數(shù)的列表，你可以這樣寫：

squares = [x**2 for x in range(1, 11)]
print(squares)
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

你也可以在列表推導式中加入條件判斷，來過濾掉一些不想要的元素。例如，如果你只想要生成偶數(shù)的平方數(shù)，你可以這樣寫：

even_squares = [x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
print(even_squares)
# [4, 16, 36, 64, 100]

你還可以在列表推導式中使用多個迭代器，來生成笛卡爾積。例如，如果你想要生成兩個列表中所有可能的組合，你可以這樣寫：

colors = ["red", "green", "blue"]
shapes = ["circle", "square", "triangle"]
combinations = [(c, s) for c in colors for s in shapes]
print(combinations)
# [('red', 'circle'), ('red', 'square'), ('red', 'triangle'), ('green', 'circle'), ('green', 'square'), ('green', 'triangle'), ('blue', 'circle'), ('blue', 'square'), ('blue', 'triangle')]

列表推導式的優(yōu)點是它可以快速地創(chuàng)建一個列表，并且語法簡潔易讀。但是它也有一個缺點，就是它會一次性地把所有的元素都存儲在內(nèi)存中，這可能會占用很多空間，尤其是當生成的列表很大或者無限時。這時候，我們就可以使用生成器表達式來解決這個問題。

生成器表達式是一種用圓括號包圍的表達式，它和列表推導式非常相似，只是它不會立即生成一個列表，而是返回一個生成器對象。生成器對象是一種特殊的迭代器，它可以按需地產(chǎn)生下一個元素，而不需要提前計算和存儲所有的元素。例如，如果你想要生成一個包含1到10的平方數(shù)的生成器對象，你可以這樣寫：

squares_gen = (x**2 for x in range(1, 11))
print(squares_gen)
# <generator object <genexpr> at 0x000001F7E8C6D740>

注意，這里打印出來的不是一個列表，而是一個生成器對象。如果你想要獲取生成器對象中的元素，你可以使用next()函數(shù)或者for循環(huán)來遍歷它。例如：

print(next(squares_gen))
# 1
print(next(squares_gen))
# 4
for square in squares_gen:
    print(square)
# 9
# 16
# ...

注意，每次調(diào)用next()函數(shù)或者遍歷生成器對象時，它都會動態(tài)地計算下一個元素，并且記住當前的狀態(tài)。

生成器表達式

生成器表達式的語法和列表推導式基本一致，只是用圓括號代替方括號。你也可以在生成器表達式中加入條件判斷和多個迭代器，就像列表推導式一樣。例如：

even_squares_gen = (x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0)
combinations_gen = ((c, s) for c in colors for s in shapes)

生成器表達式的優(yōu)點是它可以節(jié)省內(nèi)存空間，因為它不會一次性地創(chuàng)建一個列表，而是按需地產(chǎn)生下一個元素。這樣，你就可以處理很大或者無限的序列，而不需要擔心內(nèi)存溢出。例如，如果你想要生成一個無限的斐波那契數(shù)列，你可以這樣寫：

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b
fib_gen = (x for x in fib())

注意，這里我們使用了一個生成器函數(shù)來定義斐波那契數(shù)列，然后用一個生成器表達式來包裝它。生成器函數(shù)是一種使用yield語句來返回值的函數(shù)，它也會返回一個生成器對象。生成器函數(shù)和生成器表達式都是生成器的兩種不同的寫法，它們都可以用來創(chuàng)建惰性求值的序列。

生成器表達式的另一個優(yōu)點是它可以提高性能，因為它可以避免不必要的計算和中間變量。例如，如果你想要計算一個序列中所有元素的和，你可以這樣寫：

total = sum([x**2 for x in range(1, 11)])

但是這樣會先創(chuàng)建一個列表，然后再對列表中的元素求和，這樣會浪費時間和空間。如果你使用生成器表達式，你可以這樣寫：

total = sum(x**2 for x in range(1, 11))

這樣就不會創(chuàng)建一個列表，而是直接把每個元素的平方數(shù)傳給sum()函數(shù)，這樣會更快更省空間。事實上，很多內(nèi)置的函數(shù)都可以接受一個生成器作為參數(shù)，例如min(), max(), all(), any()等等。你也可以把一個生成器傳給list()函數(shù)或者set()函數(shù)來轉換成一個列表或者集合。