Python中的推导式使用详解

130 阅读 0 评论 86 点赞

我是靠谱客的博主无奈母鸡，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Python中的推导式使用详解，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

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:

复制代码代码如下:

[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:

复制代码代码如下:

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

复制代码代码如下:

>>> 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

复制代码代码如下:

>>> [(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

复制代码代码如下:

>>> 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

复制代码代码如下:

>>> 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

复制代码代码如下:

>>> 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

复制代码代码如下:

>>> 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:

复制代码代码如下:

{ 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

复制代码代码如下:

>>> 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:

复制代码代码如下:

{ expr for value in collection if condition }

例1: 用集合推导建字符串长度的集合

复制代码代码如下:

>>> 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:

复制代码代码如下:

>>> 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

复制代码代码如下:

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

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

用for循环实现:

复制代码代码如下:

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:

复制代码代码如下:

>>> 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']