python推导式推导式(英文名:comprehensions),也叫解析式,是Python的一种独有特性。
推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。
总共有四种推导式:
列表(list)推导式
字典(dict)推导式
集合(set)推导式
生成器推导式
1. 列表推导式列表推导式的基本格式
- new_list = [expression for_loop_expression if condition]
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举个例子。
我想找出一个数值列表中为偶数的元素,并组成新列表,通常不用列表推导式,可以这么写
- old_list = [0,1,2,3,4,5]
- new_list = []
- for item in old_list:
- if item % 2 == 0:
- new_list.append(item)
- print(new_list) # output: [0, 2, 4]
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一个简单的功能,写的代码倒是不少。
如果使用了列表推导式,那就简洁多了,而且代码还变得更加易读了。
- >>> old_list = [0,1,2,3,4,5]
- >>>
- >>> new_list = [item for item in old_list if item % 2 == 0]
- >>> print(new_list) # output: [0, 2, 4]
- [0, 2, 4]
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2. 字典推导式字典推导式的基本格式,和 列表推导式相似,只是把 [] 改成了 {},并且组成元素有两个:key 和 value,要用 key_expr: value_expr 表示。
- new_dict ={ key_expr: value_expr for_loop_expression if condition }
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举个例子。
我想从一个包含所有学生成绩信息的字典中,找出数学考满分的同学。
- old_student_score_info = {
- "Jack": {
- "chinese": 87,
- "math": 92,
- "english": 78
- },
- "Tom": {
- "chinese": 92,
- "math": 100,
- "english": 89
- }
- }
- new_student_score_info = {name: scores for name, scores in old_student_score_info.items() if scores["math"] == 100}
- print(new_student_score_info)
- # output: {'Tom': {'chinese': 92, 'math': 100, 'english': 89}}
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3. 集合推导式集合推导式跟列表推导式也是类似的。 唯一的区别在于它使用大括号{},组成元素也只要一个。
基本格式
- new_set = { expr for_loop_expression if condition }
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举个例子
我想把一个数值列表里的数进行去重处理
- >>> old_list = [0,0,0,1,2,3]
- >>>
- >>> new_set = {item for item in old_list}
- >>> print(new_set)
- {0, 1, 2, 3}
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4. 生成器推导式生成器推导式跟列表推导式,非常的像,只是把 [] 换成了 ()
列表推导式:生成的是新的列表
生成器推导式:生成的是一个生成器
直接上案例了,找出一个数值列表中所有的偶数
- >>> old_list = [0,1,2,3,4,5]
- >>> new_list = (item for item in old_list if item % 2 == 0)
- >>> new_list
- at 0x10292df10>
- >>> next(new_list)
- 0
- >>> next(new_list)
- 2
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5. 嵌套推导式for 循环可以有两层,甚至更多层,同样的,上面所有的推导式,其实都可以写成嵌套的多层推导式。
但建议最多嵌套两层,最多的话,代码就会变得非常难以理解。
举个例子。
我想打印一个乘法表,使用两个for可以这样写
- for i in range(1, 10):
- for j in range(1, i+1):
- print('{}x{}={}t'.format(j, i, i*j), end='')
- print("")
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输出如下
- 1x1=1
- 1x2=2 2x2=4
- 1x3=3 2x3=6 3x3=9
- 1x4=4 2x4=8 3x4=12 4x4=16
- 1x5=5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25
- 1x6=6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36
- 1x7=7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49
- 1x8=8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64
- 1x9=9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81
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如果使用嵌套的列表推导式,可以这么写
>>> print('n'.join([' '.join(['%2d *%2d = %2d' % (col, row, col * row) for col in range(1, row + 1)]) for row in range(1, 10)])) 1 * 1 = 1 1 * 2 = 2 2 * 2 = 4 1 * 3 = 3 2 * 3 = 6 3 * 3 = 9 1 * 4 = 4 2 * 4 = 8 3 * 4 = 12 4 * 4 = 16 1 * 5 = 5 2 * 5 = 10 3 * 5 = 15 4 * 5 = 20 5 * 5 = 25 1 * 6 = 6 2 * 6 = 12 3 * 6 = 18 4 * 6 = 24 5 * 6 = 30 6 * 6 = 36 1 * 7 = 7 2 * 7 = 14 3 * 7 = 21 4 * 7 = 28 5 * 7 = 35 6 * 7 = 42 7 * 7 = 49 1 * 8 = 8 2 * 8 = 16 3 * 8 = 24 4 * 8 = 32 5 * 8 = 40 6 * 8 = 48 7 * 8 = 56 8 * 8 = 64 1 * 9 = 9 2 * 9 = 18 3 * 9 = 27 4 * 9 = 36 5 * 9 = 45 6 * 9 = 54 7 * 9 = 63 8 * 9 = 72 9 * 9 = 81
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