列表推導(dǎo)式和生成器是 Python 中的兩個非常有用的工具。它們可以幫助你以簡潔和高效的方式創(chuàng)建和處理數(shù)據(jù)集合。了解它們的用法不僅可以讓代碼更加簡潔，還能提升代碼的執(zhí)行效率。

1. 列表推導(dǎo)式

列表推導(dǎo)式（List Comprehension）是一種簡潔的創(chuàng)建列表的方式。通過它，能夠用一行代碼生成列表，而不需要像傳統(tǒng)方式那樣使用循環(huán)。

1.1 基本語法

new_list = [expression for item in iterable if condition]

• expression：在每個元素上執(zhí)行的操作，結(jié)果會存入新的列表。
• item：從可迭代對象中獲取的元素。
• iterable：可以是列表、元組、集合、字符串等任何可迭代對象。
• condition（可選）：對元素進行篩選，只有滿足條件的元素才會被添加到新的列表中。

1.2 示例

創(chuàng)建一個包含1到10平方值的列表：

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

帶條件的列表推導(dǎo)式：

只保留偶數(shù)的平方：

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

使用多個循環(huán)的列表推導(dǎo)式：

創(chuàng)建一個包含(1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3)的列表：

pairs = [(x, y) for x in range(1, 3) for y in range(2, 4)]
print(pairs)  # 輸出：[(1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3)]

2. 生成器表達式

生成器表達式（Generator Expression）與列表推導(dǎo)式非常相似，但不同的是，生成器表達式不會一次性將所有結(jié)果存儲在內(nèi)存中，而是每次迭代時動態(tài)生成數(shù)據(jù)。這使得生成器在處理大量數(shù)據(jù)時比列表推導(dǎo)式更高效。

2.1 基本語法

generator = (expression for item in iterable if condition)

生成器表達式的語法與列表推導(dǎo)式幾乎相同，只是使用了圓括號而不是方括號。

2.2 示例

生成一個生成器表達式：

gen = (x**2 for x in range(1, 11))
print(gen)  # 輸出：<generator object <genexpr> at 0x...>

要獲取生成器中的元素，可以使用 next() 函數(shù)或?qū)⑵滢D(zhuǎn)為列表：

print(next(gen))  # 輸出：1
print(next(gen))  # 輸出：4

將生成器轉(zhuǎn)為列表：

gen_list = list(gen)
print(gen_list)  # 輸出：[9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

2.3 生成器的優(yōu)勢

生成器的主要優(yōu)勢在于它節(jié)省內(nèi)存。生成器一次只生成一個值，而不是像列表那樣一次性將所有元素加載到內(nèi)存中。因此，生成器在處理非常大的數(shù)據(jù)集時非常有用。

例如：生成前 100 萬個數(shù)字的平方

使用生成器：

large_gen = (x**2 for x in range(1, 1000001))
print(next(large_gen))  # 輸出：1

與列表推導(dǎo)式相比，生成器幾乎不占用額外內(nèi)存，而列表推導(dǎo)式會創(chuàng)建一個 100 萬元素的列表。

3. 列表推導(dǎo)式 vs 生成器表達式

4. 小結(jié)

• 列表推導(dǎo)式：用于創(chuàng)建新的列表，寫法簡潔、執(zhí)行快速，適用于需要返回完整列表的場景。
• 生成器表達式：用于創(chuàng)建生成器，節(jié)省內(nèi)存，適合處理大數(shù)據(jù)集或惰性計算的場景。

掌握列表推導(dǎo)式與生成器，不僅可以讓代碼更加簡潔易讀，還能有效提升代碼性能，在不同的應(yīng)用場景中選擇合適的工具將大大提高代碼效率。

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