Python 大神炫技操作:你不知道的推导式五种写法

今天给大家分享一个Python的知识点:推导式。
感兴趣的小伙伴可以看一下,有自己的独特用法的小伙伴也可以在文末留言大家一起讨论学习

推导式(英文名:comprehensions),也叫解析式,是Python的一种独有特性。

推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。

总共有四种推导式:

列表(list)推导式
字典(dict)推导式
集合(set)推导式
生成器推导式

1. 列表推导式

列表推导式的基本格式

new_list = [expression for_loop_expression if condition]
举个例子。

我想找出一个数值列表中为偶数的元素,并组成新列表,通常不用列表推导式,可以这么写

old_list = [0,1,2,3,4,5]

new_list = []
for item in old_list:
if item % 2 == 0:
new_list.append(item)

print(new_list) # output: [0, 2, 4]

一个简单的功能,写的代码倒是不少。

如果使用了列表推导式,那就简洁多了,而且代码还变得更加易读了。

old_list = [0,1,2,3,4,5]

new_list = [item for item in old_list if item % 2 == 0]
print(new_list) # output: [0, 2, 4]
[0, 2, 4]

2. 字典推导式

字典推导式的基本格式,和 列表推导式相似,只是把 [] 改成了 {},并且组成元素有两个:key 和 value,要用 key_expr: value_expr 表示。

new_dict ={ key_expr: value_expr for_loop_expression if condition }
举个例子。

我想从一个包含所有学生成绩信息的字典中,找出数学考满分的同学。

old_student_score_info = {
"Jack": {
"chinese": 87,
"math": 92,
"english": 78
},
"Tom": {
"chinese": 92,
"math": 100,
"english": 89
}
}

new_student_score_info = {name: scores for name, scores in old_student_score_info.items() if scores["math"] == 100}
print(new_student_score_info)
output: {'Tom': {'chinese': 92, 'math': 100, 'english': 89}}

3. 集合推导式

集合推导式跟列表推导式也是类似的。唯一的区别在于它使用大括号{},组成元素也只要一个。

基本格式

new_set = { expr for_loop_expression if condition }
举个例子

我想把一个数值列表里的数进行去重处理

old_list = [0,0,0,1,2,3]

new_set = {item for item in old_list}
print(new_set)

{0, 1, 2, 3}

4. 生成器推导式

生成器推导式跟列表推导式,非常的像,只是把 [] 换成了 ()

列表推导式:生成的是新的列表

生成器推导式:生成的是一个生成器

直接上案例了,找出一个数值列表中所有的偶数

old_list = [0,1,2,3,4,5]
new_list = (item for item in old_list if item % 2 == 0)
new_list
<generator object <genexpr> at 0x10292df10>
next(new_list)
0
next(new_list)


## 2 5. 嵌套推导式

for 循环可以有两层,甚至更多层,同样的,上面所有的推导式,其实都可以写成嵌套的多层推导式。

但建议最多嵌套两层,最多的话,代码就会变得非常难以理解。

举个例子。

我想打印一个乘法表,使用两个for可以这样写

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i+1):
        print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i*j), end='')
    print("")


输出如下

```python
1x1=1    
1x2=2    2x2=4   
1x3=3    2x3=6   3x3=9   
1x4=4    2x4=8   3x4=12  4x4=16  
1x5=5    2x5=10  3x5=15  4x5=20  5x5=25  
1x6=6    2x6=12  3x6=18  4x6=24  5x6=30  6x6=36  
1x7=7    2x7=14  3x7=21  4x7=28  5x7=35  6x7=42  7x7=49  
1x8=8    2x8=16  3x8=24  4x8=32  5x8=40  6x8=48  7x8=56  8x8=64  
1x9=9    2x9=18  3x9=27  4x9=36  5x9=45  6x9=54  7x9=63  8x9=72  9x9=81

如果使用嵌套的列表推导式,可以这么写

print('\n'.join([' '.join(['%2d *%2d = %2d' % (col, row, col * row) for col in range(1, row + 1)]) for row in range(1, 10)]))
1 * 1 = 1
1 * 2 = 2 2 * 2 = 4
1 * 3 = 3 2 * 3 = 6 3 * 3 = 9
1 * 4 = 4 2 * 4 = 8 3 * 4 = 12 4 * 4 = 16
1 * 5 = 5 2 * 5 = 10 3 * 5 = 15 4 * 5 = 20 5 * 5 = 25
1 * 6 = 6 2 * 6 = 12 3 * 6 = 18 4 * 6 = 24 5 * 6 = 30 6 * 6 = 36

1 * 7 = 7 2 * 7 = 14 3 * 7 = 21 4 * 7 = 28 5 * 7 = 35 6 * 7 = 42 7 * 7 = 49
1 * 8 = 8 2 * 8 = 16 3 * 8 = 24 4 * 8 = 32 5 * 8 = 40 6 * 8 = 48 7 * 8 = 56 8 * 8 = 64
1 * 9 = 9 2 * 9 = 18 3 * 9 = 27 4 * 9 = 36 5 * 9 = 45 6 * 9 = 54 7 * 9 = 63 8 * 9 = 72 9 * 9 = 81

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