摘要:项目地址列表推导中提到的方法可以通过简化的语法快速构建我们需要的列表或其它可迭代对象,与它们功能相似的,还提供列表推导的语法。
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0x03 - Python 列表推导0x02 中提到的 map/filter 方法可以通过简化的语法快速构建我们需要的列表(或其它可迭代对象),与它们功能相似的,Python 还提供列表推导(List Comprehension)的语法。最初学 Python 的时候,我只是把这种语法当做一种语法糖,可以用来快速构建特定的列表,后来学习 Haskell 的时候才知道这种形式叫做 List Comprehension(中文我好像没有找到固定的翻译,有翻译成列表速构、列表解析之类的,但意思上都是在定义列表结构的时候按照一定的规则进行推导,而不是穷举所有元素)。
这种列表推导与数学里面集合的表达形式有些相似,例如$[0, 10)$之间偶数集合可以表示为:
$$left{x | x in N, x lt 10, x mod 2 == 0 ight}$$
翻译成 Python 表达式为:
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0] print(evens)
[0, 2, 4, 6, 8]
这与filter效果一样:
fevens = filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10)) print(list(evens) == evens)
True
同样,列表推导也可以实现map的功能:
squares = [x ** 2 for x in range(1, 6)] print(squares) msquares = map(lambda x: x ** 2, range(1, 6)) print(list(msquares) == squares)
[1, 4, 9, 16, 25] True
相比之下,列表推导的语法更加直观,因此更 Pythonic 的写法是在可以用列表推导的时候尽量避免map/filter。
除了上面简单的迭代、过滤推导之外,列表推导还支持嵌套结构:
cords = [(x, y) for x in range(3) for y in range(3) if x > 0] print(cords) # 相当于 lcords = [] for x in range(3): for y in range(3): if x > 0: lcords.append((x, y)) print(lcords == cords)
[(1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)] True字典与集合的推导
这样一比较更加能够突出列表推导的优势,但是当嵌套的循环超过2层之后,列表推导语法的可读性也会大大下降,所以当循环嵌套层数增加时,还是建议用直接的语法。
Python 中除了列表(List)可以进行列表推导之外,字典(Dict)、集合(Set)同样可以:
dns = {domain : ip for domain in ["github.com", "git.io"] for ip in ["23.22.145.36", "23.22.145.48"]} print(dns) names = {name for name in ["ana", "bob", "catty", "octocat"] if len(name) > 3} print(names)
{"github.com": "23.22.145.48", "git.io": "23.22.145.48"} {"octocat", "catty"}生成器
0x01中提到的生成器(Generator),除了在函数中使用 yield 关键字之外还有另外一种隐藏方法,那就是对元组(Tuple)使用列表推导:
squares = (x for x in range(10) if x % 2 == 0) print(squares) print(next(squares)) next(squares) for i in squares: print(i)
at 0x1104fbba0> 0 4 6 8
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