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Python特性之列表推導(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)式

列表推導(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)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(dān)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(zhuǎn)換成一個列表或者集合。

總結(jié)

我可以用一個餐廳的例子來比喻列表推導(dǎo)式和生成器表達式。假設(shè)你是一個餐廳的老板,你想要給你的客人提供一份菜單,讓他們選擇自己喜歡的菜品。你有兩種方式來制作菜單:

一種是使用列表推導(dǎo)式,也就是提前把所有的菜品都做好,然后放在一個大盤子里,讓客人自由挑選。這樣的好處是客人可以看到所有的菜品,也可以多次取用,而且速度很快。但是這樣的壞處是你需要占用很多的廚房空間和食材,而且有些菜品可能會變涼或者變質(zhì),造成浪費。

另一種是使用生成器表達式,也就是根據(jù)客人的需求,現(xiàn)場做出一個菜品,然后送到客人的桌子上。這樣的好處是你不需要占用很多的廚房空間和食材,而且每個菜品都是新鮮的,不會浪費。但是這樣的壞處是客人不能看到所有的菜品,也不能多次取用,而且速度可能會慢一些。

所以,你應(yīng)該根據(jù)不同的情況來選擇合適的方式來制作菜單。如果你有很多的客人,而且他們都喜歡吃不同的菜品,那么你可能更適合使用列表推導(dǎo)式。如果你只有少數(shù)的客人,而且他們都喜歡吃新鮮的菜品,那么你可能更適合使用生成器表達式。

總之,列表推導(dǎo)式和生成器表達式都是非常有用的特性,它們可以讓你用一行簡潔的代碼來創(chuàng)建一個序列。列表推導(dǎo)式適合于需要多次遍歷或者操作的序列,而生成器表達式適合于只需要遍歷一次或者處理很大或者無限的序列。你應(yīng)該根據(jù)不同的場景來選擇合適的方式來提高你的代碼效率和可讀性。

到此這篇關(guān)于Python特性之列表推導(dǎo)式和生成器表達式詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python列表推導(dǎo)和生成器表達式內(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!

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