一、列表推导式和生成器表达式
1 #列表推导式 2 l = [i for i in range(10)] 3 print(l) 4 l1 = ['选项%s'%i for i in range(10)] 5 print(l1)
1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式
2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存
3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用。大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的。例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以,我们可以直接这样计算一系列值的和:
1 sum(x ** 2 for x in range(4))
二、列表推导式
下面是一个以列表推导式为例的推导式详细格式,同样适用于其他推导式。
1 variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2] 2 out_exp_res: 列表生成元素表达式,可以是有返回值的函数。 3 for out_exp in input_list: 迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。 4 if out_exp == 2: 根据条件过滤哪些值可以。 5 6 #变量(加工后的变量) for 变量 in 可迭代数据类型 条件判断
例一:30以内所有能被3整除的数

1 multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0] 2 print(multiples) 3 # Output: [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
例二:30以内所有能被3整除的数的平方

1 def squared(x): 2 return x*x 3 multiples = [squared(i) for i in range(30) if i % 3 is 0] 4 print(multiples)
例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字

1 names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'], 2 ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']] 3 4 print([name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2]) # 注意遍历顺序,这是实现的关键
三、字典推导式
例一:将一个字典的key和value对调
1 mcase = {'a': 10, 'b': 34} 2 #mcase的值 : key 3 mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase} 4 print(mcase_frequency)
例二:合并大小写对应的value值,将k统一成小写
1 mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3} 2 #key.lower() : mcase.get(小写的当前key,0) + mcase.get(大写的当前key,0) 3 #如果没有找到的话,get返回0.和0相加还是原来数 4 mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()} 5 print(mcase_frequency)
四、集合推导式
例:计算列表中每个值的平方,自带去重功能
1 l = [1,2,3,4,5,6,1,2,3] 2 s = {i*i for i in l} 3 print(s) 4 # Output: {1, 4, 36, 9, 16, 25}