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python中的列表解析和生成表达式

Python列表 解析 生成 表达式
2023-06-13 09:14:27 时间
列表解析

在需要改变列表而不是需要新建某列表时，可以使用列表解析。列表解析表达式为：

[exprforiter_variniterable][exprforiter_variniterableifcond_expr]
第一种语法：首先迭代iterable里所有内容，每一次迭代，都把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应用该iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。
第二种语法：加入了判断语句，只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应用该iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。

举例如下：
复制代码代码如下:

>>>L=[(x+1,y+1)forxinrange(3)foryinrange(5)]
>>>L
[(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(2,1),(2,2),(2,3),(2,4),(2,5),(3,1),(3,2),(3,3),(3,4),(3,5)]
>>>N=[x+10forxinrange(10)ifx>5]
>>>N
[16,17,18,19]

生成器表达式

生成器表达式是在python2.4中引入的，当序列过长，而每次只需要获取一个元素时，应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。生成器表达式的语法和列表解析一样，只不过生成器表达式是被（）括起来的，而不是[]，如下：
复制代码代码如下:

(exprforiter_variniterable)
(exprforiter_variniterableifcond_expr)

例：
复制代码代码如下:
>>>L=(i+1foriinrange(10)ifi%2)
>>>L
<generatorobject<genexpr>at0xb749a52c>
>>>L1=[]
>>>foriinL:
...L1.append(i)
...
>>>L1
[2,4,6,8,10]

生成器表达式并不真正创建数字列表，而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”(yield)出来。生成器表达式使用了“惰性计算”(lazyevaluation，也有翻译为“延迟求值”，我以为这种按需调用callbyneed的方式翻译为惰性更好一些)，只有在检索时才被赋值（evaluated），所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。Ageneratorobjectinpythonissomethinglikealazylist.Theelementsareonlyevaluatedassoonasyouiterateoverthem.

一些说明：

1.当需要只是执行一个循环的时候尽量使用循环而不是列表解析，这样更符合python提倡的直观性。
复制代码代码如下:
foriteminsequence:
process(item)

2.当有内建的操作或者类型能够以更直接的方式实现的，不要使用列表解析。

例如复制一个列表时，使用：L1=list（L）即可，不必使用：
复制代码代码如下:
L1=[xforxinL]

3.如果需要对每个元素都调用并且返回结果时，应使用L1=map(f,L),而不是L1=[f(x)forxinL]

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