推导式

列表推导式, 生成器表达式以及其他推导式

  首先我们先看⼀一下这样的代码, 给出一个列表, 通过循环, 向列表中添加

lst = [] for i in range(1, 15):
    lst.append(i) print(lst)
 

　　 替换成列表推导式:

lst = [i for i in range(1, 15)]
 print(lst)
 

 列表推导式是通过⼀一行来构建你要的列表, 列表推导式看起来代码简单. 但是出现错误之后很难排查.

列表推导式的常用写法:

 [ 结果 for 变量 in 可迭代对象]

例. 从python1期到python14期写入列表lst:

lst = ['python%s' % i for i in range(1,15)]
 print(lst)

 我们还可以对列列表中的数据进行筛选

筛选模式:

  [ 结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件 ]

# 获取1-100内所有的偶数 
lst = [i for i in range(1, 100) if i % 2 == 0] 
print(lst)
 

生成器表达式和列表推导式的语法基本上是一样的. 只是把[]替换成()

gen = (i for i in range(10)) 
print(gen) 
结果: <generator object <genexpr> at 0x106768f10> 

打印的结果就是⼀个生成器. 我们可以使用for循环来循环这个生成器:

gen = ("麻花藤我第%s次爱你" % i for i in range(10)) 
for i in gen:    
print(i)

生成器表达式也可以进行筛选:

# 获取1-100内能被3整除的数 
gen = (i for i in range(1,100) if i % 3 == 0) 
for num in gen:    
print(num) 
# 100以内能被3整除的数的平方 
gen = (i * i for i in range(100) if i % 3 == 0) 
for num in gen:    
print(num) 
# 寻找名字中带有两个e的⼈人的名字 
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],          ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']] # 
不用推导式和表达式 
result = [] 
   for first in names:    
       for name in first:        
          if name.count("e") >= 2:
            result.append(name)
 print(result) 
# 推导式 
gen = (name for first in names for name in first if name.count("e") >= 2) 
for name in gen:
    print(name)

生成器表达式和列表推导式的区别:

1. 列表推导式比较耗内存. ⼀次性加载. 生成器表达式几乎不占用内存. 使用的时候才分 配和使用内存 2. 得到的值不⼀样. 列表推导式得到的是一个列表. 生成器表达式获取的是一个生成器. 举个栗子.     同样⼀篮子鸡蛋. 列表推导式: 直接拿到⼀篮子鸡蛋.  生成器表达式: 拿到⼀个老母鸡. 需要 鸡蛋就给你下鸡蛋. 生成器的惰性机制: 生成器只有在访问的时候才取值. 说白了. 你找他要他才给你值. 不找他要. 他是不会执⾏的.

def func():
    print(111)
    yield 222 
g = func()  # 生成器g 
g1 = (i for i in g) # 生成器g1. 但是g1的数据来源于g 
g2 = (i for i in g1)    # 生成器g2. 来源g1 
print(list(g))  # 获取g中的数据. 这时func()才会被执行. 打印111.获取到222. g完毕. 
print(list(g1))  # 获取g1中的数据. g1的数据来源是g. 但是g已经取完了. g1 也就没有数据 print(list(g2))  # 和g1同理

字典推导式:    根据名字应该也能猜到. 推到出来的是字典

# 把字典中的key和value互换
dic = {'a': 1, 'b': '2'
new_dic = {dic[key]: key for key in dic}
print(new_dic)

# 在以下list中. 从lst1中获取的数据和lst2中相对应的位置的数据组成⼀个新字典 
lst1 = ['jay', 'jj', 'sylar'] 
lst2 = ['周杰伦', '林林俊杰', '邱彦涛']
dic = {lst1[i]: lst2[i] for i in range(len(lst1))} 
print(dic)

集合推导式:     集合推导式可以帮我们直接生成一个集合. 集合的特点: 无序, 不重复. 所以集合推导式自 带去重功能

lst = [1, -1, 8, -8, 12]
 # 绝对值去重
 s = {abs(i) for i in lst} print(s)

总结: 推导式有, 列表推导式, 字典推导式, 集合推导式, 没有元组推导式    生成器表达式: (结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选)     生成器表达式可以直接获取到生成器对象. 生成器对象可以直接进行for循环. 生成器具有 惰性机制.