推导式集解_TinyMind

推导式的套路

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。

variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2]
  out_exp_res:　　#列表生成元素表达式，可以是有返回值的函数。
  for out_exp in input_list：　　#迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。
  if out_exp == 2：　　#根据条件过滤哪些值可以。

列表推导式

例一：30以内所有能被3整除的数

#列表推导式一
multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)
# 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

#列表推导式二
def squared(x):
    return x*x
multiples = [squared(i) for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)

例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字

#列表推导式三
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]

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

字典推导式

例一：将一个字典的key和value对调

#字典推导式一
mcase = {'a': 10, 'b': 34}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
print(mcase_frequency)

例二：合并大小写对应的value值，将k统一成小写

#字典推导式2
mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()}
print(mcase_frequency)

集合推导式

例：计算列表中每个值的平方，自带去重功能

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])

练习题：

例1: 过滤掉长度小于3的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母

例2: 求(x,y)其中x是0-5之间的偶数，y是0-5之间的奇数组成的元祖列表

例3: 求M中3,6,9组成的列表M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

1.[name.upper() for name in names if len(name)>3] 
2.[(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1] 
3. [row[2] for row in M]

解:

生成器表达式

#列表推导式
sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死
 
#生成器表达式
sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存

总结：

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：

sum(x ** 2 for x in range(4))

而不用多此一举的先构造一个列表：

sum([x ** 2 for x in range(4)])

使用生成器的优点：

1.延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量处理，将会非常有用。

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