Python中的推导式使用详解
Python中的推导式使用详解
发布时间:2015-06-06 来源:查字典编辑
摘要:这篇文章主要介绍了Python中的推导式使用详解,本文分别讲解了列表推导式、字典推导式、集合推导式使用实例,需要的朋友可以参考下推导式是Py...

这篇文章主要介绍了Python中的推导式使用详解,本文分别讲解了列表推导式、字典推导式、集合推导式使用实例,需要的朋友可以参考下

推导式是Python中很强大的、很受欢迎的特性,具有语言简洁,速度快等优点。推导式包括:

1.列表推导式

2.字典推导式

3.集合推导式

嵌套列表推导式

NOTE: 字典和集合推导是最近才加入到Python的(Python 2.7 和Python 3.1以上版). 下面简要介绍下:

【列表推导式】

列表推导能非常简洁的构造一个新列表:只用一条简洁的表达式即可对得到的元素进行转换变形

其基本格式如下:

代码如下:

[expr for value in collection ifcondition]

过滤条件可有可无,取决于实际应用,只留下表达式;相当于下面这段for循环:

代码如下:

result = []

for value in collection:

if condition:

result.append(expression)

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

代码如下:

>>> 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之间的偶数,y是0-5之间的奇数组成的元祖列表

代码如下:

>>> [(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组成的列表

代码如下:

>>> 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中斜线1,5,9组成的列表

代码如下:

>>> 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中矩阵和元素的乘积

代码如下:

>>> 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: 讲字典中age键,按照条件赋新值

代码如下:

>>> 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]

【字典推导式】

字典和集合推导式是该思想的延续,语法差不多,只不过产生的是集合和字典而已。其基本格式如下:

代码如下:

{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }

例1: 用字典推导式以字符串以及其长度建字典

代码如下:

>>> 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}

【集合推导式】

集合推导式跟列表推导式非常相似,唯一区别在于用{}代替[]。其基本格式如下:

代码如下:

{ expr for value in collection if condition }

例1: 用集合推导建字符串长度的集合

代码如下:

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

>>> {len(s) for s in strings} #有长度相同的会只留一个,这在实际上也非常有用

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

【嵌套列表推导式】

嵌套列表是指列表中嵌套列表,比如说:

代码如下:

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

[4,5,6],

[7,8,9]]

例1: 一个由男人列表和女人列表组成的嵌套列表,取出姓名中带有两个以上字母e的姓名,组成列表

代码如下:

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

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

用for循环实现:

代码如下:

tmp = []

for lst in names:

for name in lst:

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

tmp.append(name)

print tmp

#输出结果

>>>

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

用嵌套列表实现:

代码如下:

>>> 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] #注意遍历顺序,这是实现的关键

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

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