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本帖最后由 xian54966 于 2019-2-21 12:21 编辑
一、解析式简单介绍目录
解析式的简单介绍 列表解析式 字典解析式 集合解析式
推导式:Comprehensions(又称解析式),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。 共有三种推导,在Python2和3中都有支持:
a. 列表解析 # Python2只有列表解析
b.生成器解析 # Python3特有
c. 集合解析 # Python3特有
d.字典解析 # Python3特有
解析式的作用:
a. 修改可迭代对象
b. 过滤可迭代对象
列表解析的一般形式:
[expression for item in iterable] #[表达式 for 元素 可迭代对象]
接下来看几个示例:
In[23]: [2 ** n for n in range(10)]
Out[23]: [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512]
In[24]: def inc(x):
...: return x + 1
...:
In[25]: [inc(x) for x in range(10)]
Out[25]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
In[26]: [0 for x in range(10)]
Out[26]: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
In[27]: def non_return(x):
...: pass
...:
In[28]: [non_return(x) for x in range(10)]
Out[28]: [None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
列表解析式返回的结果是列表,列表的内容是表达式执行的结果。接着看例子:
In[13]: [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
Out[13]: [0, 2, 4, 6, 8]
# 上面的语句等效于
ret = []
for x in range(10):
if x % 2 == 0:
ret.append(x)
可以使用python的timeit来测试两种方式的执行效率。会发现列表解析的执行效率会好一些,优势显而易见。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Created by Xi on 2019-02-21
import timeit
list =[]
def fun():
for i in range(100):
if i%2==0:
list.append(i)
n =1000000
if __name__ == '__main__':
print(timeit.timeit(stmt=fun,number=n))
print(timeit.timeit(stmt="[x for x in range(100) if x%2==0]",number=n))
输出结果:
7.920102399999999
4.7217728999999995
如果列表解析式中有if关键字呢:
[expression for item in iterable if condition] #[表达式 for 元素 in 可迭代对象 if 条件语句]
# 等价于
ret = []
for item in iterable:
if condition:
ret.append(exper)
以上介绍的只带了一个if关键字,如果有多个if关键字呢:
[experessi on for item in iterable if condition1 if condition2]
# 等价于
ret = []
for item in iterable:
if condition1:
if condition2:
ret.append(experession)
针对上面来个例子:
[x for x in range(10) if x % 2 == 0 if x > 1]
[2, 4, 6, 8]
# 再来个例子
lst = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [4]]
[x for x in lst if len(x) > 1 and x.pop(0) % 2 == 0]
不但可以有多个if关键字,还可以有多个for关键字:
>>> [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)]
[(0, 0), (0, 1), (0, 2),1(, 0), (1, 1), (1, 2),(2, 0), (2, 1), (2, 2)]
写成一个公式类的写法为:
[expr for item1 in iterable1 for item2 in iterable2]
# 等价于
ret = []
for item1 in iterable1:
for item2 in iterable2:
ret.append(expr)
那么for与if都有呢?多个for语句相当于逐层for嵌套。
# 逐层嵌套
In[11]: [(x, y) for x in range(5) for y in range(5) if (x+y) % 2 == 0]
Out[11]: [(0, 0), (0, 2), (0, 4), (1, 1), (1, 3), (2, 0), (2, 2), (2, 4), (3, 1), (3, 3), (4, 0), (4, 2), (4, 4)]
[(x, y) for x in range(10) if x % 2 == 0 for y in range(10)]
# 等价于
ret = []
for x in range(10):
if x % 2 == 0:
for y in range(10):
ret.append((x, y))
如果for关键字不在第一个位置,会不会出问题呢?
In[12]: [x if True for x in range(10)]
File "<ipython-input-12-c9daacf14b27>", line 1
[x if True for x in range(10)]
^
SyntaxError: invalid syntax
因此,for关键字要写在前面,后面可以用for或if进行嵌套。
多看几个例子吧:
In[9]: [(x+1, x+2) for x in range(5)]
Out[9]: [(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]
In[10]: [{x+1:x+2} for x in range(5)]
Out[10]: [{1: 2}, {2: 3}, {3: 4}, {4: 5}, {5: 6}]
列表解析用于可迭代对象做过滤和转换,返回值是列表。
help(filter)
filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10))
list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10)))
help(map)
list(map(lambda x: x+1, range(10)))
[x+1 for x in range(10)]
# Python里,可以不用filter及map函数,使用列表解析式可以秒杀filter及map
# 上面的话并不是绝对的,当数据比较大时,使用filter及map将会比列表解析式快
在Python中,lambda的语法是唯一的。其形式如下:
lambda argument_list: expression 其中,lambda是Python预留的关键字,argument_list和expression由用户自定义。这里的argument_list是参数列表。它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的。 例如: lambda x, y: x*y; #函数输入是x和y,输出是它们的积x*y lambda:None; #函数没有输入参数,输出是None lambda *args: sum(args); #输入是任意个数的参数,输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算) lambda **kwargs: 1; #输入是任意键值对参数,输出是1
再来看一个例子,偶数求平方,奇数求立方。
lst = list(range(10)) [x ** 2 if x % 2 == 0 else x ** 3 for x in lst] #+RESULTS: | 0 | 1 | 4 | 27 | 16 | 125 | 36 | 343 | 64 | 729 |
总结上述代码:
x if condition else y #当条件满足时返回x,当条件不满足时返回y。
三、字典解析
字典解析也需要一个大括号,并且要有两个表达式:一个生成key,一个生成value;两个表达式之间使用冒号分隔,返回结果是字典。示例:
print({str(x):x for x in range(10)})
{'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
看一个例子:
{str(x):y for x in range(3) for y in range(4)} # 取决于短的那个
{'0': 3, '1': 3, '2': 3}
#等价于
ret = {}
for x in range(3):
for y in range(4):
ret[str(x)] = y
print(ret)
四、集合解析集合解析把列表解析的中括号变成大括号,返回集合。
In[45]: {x for x in range(10)}
Out[45]: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
In[46]: set01 = {x for x in range(10)}
In[47]: set01
Out[47]: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
In[48]: type(set01)
Out[48]: set
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