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Python中的推導式使用詳解

編輯:更多關於編程

       這篇文章主要介紹了Python中的推導式使用詳解,本文分別講解了列表推導式、字典推導式、集合推導式使用實例,需要的朋友可以參考下

      推導式是Python中很強大的、很受歡迎的特性,具有語言簡潔,速度快等優點。推導式包括:

      1.列表推導式

      2.字典推導式

      3.集合推導式

      嵌套列表推導式

      NOTE: 字典和集合推導是最近才加入到Python的(Python 2.7 和Python 3.1以上版). 下面簡要介紹下:

      【列表推導式】

      列表推導能非常簡潔的構造一個新列表:只用一條簡潔的表達式即可對得到的元素進行轉換變形

      其基本格式如下:

       代碼如下:

      [expr for value in collection ifcondition]

      過濾條件可有可無,取決於實際應用,只留下表達式;相當於下面這段for循環:

       代碼如下:

      result = []

      for value in collection:

      if condition:

      result.append(expression)

      例1: 過濾掉長度小於3的字符串列表,並將剩下的轉換成大寫字母

       代碼如下:

      >>> names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith']

      >>> [name.upper() for name in names if len(name)>3]

      ['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH']

      例2: 求(x,y)其中x是0-5之間的偶數,y是0-5之間的奇數組成的元祖列表

       代碼如下:

      >>> [(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1]

      [(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]

      例3: 求M中3,6,9組成的列表

       代碼如下:

      >>> M = [[1,2,3],

      ... [4,5,6],

      ... [7,8,9]]

      >>> M

      [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

      >>> [row[2] for row in M]

      [3, 6, 9]

      #或者用下面的方式

      >>> [M[row][2] for row in (0,1,2)]

      [3, 6, 9]

      例4: 求M中斜線1,5,9組成的列表

       代碼如下:

      >>> M

      [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

      >>> [M[i][i] for i in range(len(M))]

      [1, 5, 9]

      例5: 求M,N中矩陣和元素的乘積

       代碼如下:

      >>> M = [[1,2,3],

      ... [4,5,6],

      ... [7,8,9]]

      >>> N = [[2,2,2],

      ... [3,3,3],

      ... [4,4,4]]

      >>> [M[row][col]*N[row][col] for row in range(3) for col in range(3)]

      [2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]

      >>> [[M[row][col]*N[row][col] for col in range(3)] for row in range(3)]

      [[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]]

      >>> [[M[row][col]*N[row][col] for row in range(3)] for col in range(3)]

      [[2, 12, 28], [4, 15, 32], [6, 18, 36]]

      例5: 講字典中age鍵,按照條件賦新值

       代碼如下:

      >>> bob

      {'pay': 3000, 'job': 'dev', 'age': 42, 'name': 'Bob Smith'}

      >>> sue

      {'pay': 4000, 'job': 'hdw', 'age': 45, 'name': 'Sue Jones'}

      >>> people = [bob, sue]

      >>> [rec['age']+100 if rec['age'] >= 45 else rec['age'] for rec in people] # 注意for位置

      [42, 145]

      【字典推導式】

      字典和集合推導式是該思想的延續,語法差不多,只不過產生的是集合和字典而已。其基本格式如下:

       代碼如下:

      { key_expr: value_expr for value in collection if condition }

      例1: 用字典推導式以字符串以及其長度建字典

       代碼如下:

      >>> strings = ['import','is','with','if','file','exception']

      >>> D = {key: val for val,key in enumerate(strings)}

      >>> D

      {'exception': 5, 'is': 1, 'file': 4, 'import': 0, 'with': 2, 'if': 3}

      【集合推導式】

      集合推導式跟列表推導式非常相似,唯一區別在於用{}代替[]。其基本格式如下:

       代碼如下:

      { expr for value in collection if condition }

      例1: 用集合推導建字符串長度的集合

       代碼如下:

      >>> strings = ['a','is','with','if','file','exception']

      >>> {len(s) for s in strings} #有長度相同的會只留一個,這在實際上也非常有用

      set([1, 2, 4, 9])

      【嵌套列表推導式】

      嵌套列表是指列表中嵌套列表,比如說:

       代碼如下:

      >>> L = [[1,2,3],

      [4,5,6],

      [7,8,9]]

      例1: 一個由男人列表和女人列表組成的嵌套列表,取出姓名中帶有兩個以上字母e的姓名,組成列表

       代碼如下:

      names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'],

      ['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]

      用for循環實現:

       代碼如下:

      tmp = []

      for lst in names:

      for name in lst:

      if name.count('e') >= 2:

      tmp.append(name)

      print tmp

      #輸出結果

      >>>

      ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

      用嵌套列表實現:

       代碼如下:

      >>> names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'],

      ['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]

      >>> [name for lst in names for name in lst if name.count('e')>=2] #注意遍歷順序,這是實現的關鍵

      ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

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