初学python之解析式

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了初学python之解析式相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


解析式

 

其目的主要用来减少编程行数,并减少栈帧从而达到代码优化的效果

 

In [6]: [i ** 2 for i in range(11)]

Out[6]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

 

将生产环节元素表达式放在最前面

 

列表解析语法

[返回值 for 元素 可迭代对象if条件]

 

使用中括号表示,内部for为循环跟if条件可选,返回一个新的列表

这样可以简化编程中书写并且减少了栈帧,从而达到优化效果

 

例:对i进行取模

In [23]: [ i for i in range(1,10) if i % 2 == 0]

Out[23]: [2, 4, 6, 8]

 

解析式中不能使用else 和 elif 所以需要用or 和 and来代替

In [4]: [i for i in range(20) if i %2 == 0 and i%3 == 0]

Out[4]: [0, 6, 12, 18]

 

使用or/ not

In [5]: [i for i in range(20) if i %2 == 0 or noti % 2== 0]

Out[5]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

 

使用and / not

In [11]: [i for i in range(20) if i % 2 ==0 andnot i % 3]

Out[11]: [0, 6, 12, 18]

可以理解为:

In [13]: [i for i in range(20) if i % 2 ==0 andnot i % 3 != 0]

Out[13]: [0, 6, 12, 18]

 

推导式的多重过滤

使用and进行代替多个if:if:if,对多重邓加进行代替

 

 

for i in iter1:

    for j in iter2:

        lst.append(expr)

 

等价于:

In[14]: [expr for i in iter1 for j in iter2]

 

 

例:

1.  

In [14]: [ (x,y) for x in ‘abc‘ for y in range(3)]

Out[14]:

[(‘a‘, 0),

(‘a‘, 1),

(‘a‘, 2),

(‘b‘, 0),

(‘b‘, 1),

(‘b‘, 2),

(‘c‘, 0),

(‘c‘, 1),

(‘c‘, 2)]

 

等价于:

In [21]: for i in ‘abc‘:

    ...:     fory in range(3):

    ...:         lst.append((i,y))

  

 

In [26]: [{x:y} for x in "abcde" for yin range(3)]

Out[26]:

[{‘a‘: 0},

{‘a‘: 1},

{‘a‘: 2},

{‘b‘: 0},

{‘b‘: 1},

{‘b‘: 2},

{‘c‘: 0},

等价于:

In [34]: for i in "abc":

    ...:     forx in range(3):

    ...:         lst.append({i:x})

 

 

在语句上第三个最方便,但是第一条最容易理解:

In [36]: [ (i,j) for i in range(7) if i > 4for j in range(20,25) if j > 23   ]

Out[36]: [(5, 24), (6, 24)]

 

In [37]: [(i,j) for i in range(7) for j inrange(20,25) if i > 4 if j > 23]

Out[37]: [(5, 24), (6, 24)]

 

In [39]: [(i,j) for i in range(7) for j inrange(20,25) if i > 4 and  j > 23]

Out[39]: [(5, 24), (6, 24)]

 

求99乘法表

 

[print (‘{}*{}={:<3}{}‘.format(j,i,i*j,‘\n‘ ifi == j else ‘‘),end = "") for i in range(1,10) for j in range(1,i+1)]

 

 


生成器表达式

与解析式一样,只不过将中括号改为小括号

In [2]: a = (n for n in range(10))

In [3]: a

Out[3]: <generator object <genexpr> at 0x7fed4ea1cfc0>

 

In [5]: next(a)

Out[5]: 0

In [6]: next(a)

Out[6]: 1

In [7]: next(a)

Out[7]: 2

 

迭代中,只能使用一次,当获取后则直接将其销毁,不再保留至内存空间中

使用next(a)的方法,必须一定是可迭代对象

 

 

使用生成器的好处:

   ·延迟计算

   ·返回迭代器,可以进行迭代

   ·从签到后走完一遍,不能回头

 

 

例:

使用print进行观察

In [8]: a = (print("{}".format(i+1))  for i in range(2))

In [9]: print(a)

<generator object <genexpr> at0x7fed51641f10>

 

In [10]: b = next(a)

1

In [11]: b = next(a)

2

In [12]: b = next(a)

---------------------------------------------------------------------------

StopIteration                             Traceback(most recent call last)

<ipython-input-12-78fca016cc6c> in<module>()

----> 1 b = next(a)

StopIteration:

 

 

 

生成器和列表解析式对比

 

立即生成和延后计算,可以嵌套在列表解析式中从返回值来讲,更节省内存,生成器则全部生成并返回

生成器没有数据,占用内存极少,使用的时候逐个返回

列表需要占用更多的内存

 

计算速度

生成器耗时间非常短,列表解析消耗时间略长

生成器本身是一个迭代器

 

速度对比

In[14]: %timeit [x for x in range(500)]

18 μs ± 102 ns per loop (mean± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

In[15]: %timeit (x for x in range(500))

741 ns± 7.58 ns perloop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

 

 

 

集合解析式

将返回值for作为可迭代对象通过if条件换位,

将括号换至为大伙靠,生成后立刻返回一个集合

In [19]: {(x,x+1) for x in range(10)}

Out[19]:

{(0, 1),

(1, 2),

(2, 3),

(3, 4),

(4, 5),

(5, 6),

(6, 7),

(7, 8),

(8, 9),

(9, 10)}

 

 

字典解析式:

In [25]: {chr(0x41+x):x**2 for x in range(10) }

Out[25]:

{‘A‘: 0,

‘B‘: 1,

‘C‘: 4,

‘D‘: 9,

‘E‘: 16,

‘F‘: 25,

‘G‘: 36,

‘H‘: 49,

‘I‘: 64,

‘J‘: 81}

 

In [26]: {str(x):y for x in range(3) for y inrange(4)}

Out[26]: {‘0‘: 3, ‘1‘: 3, ‘2‘: 3}

 

 

 

 

内建函数

 

iter 将一个可迭代对象封装为一个迭代器

a = iter(range(5))

 

迭代器对象,迭代器本身是可迭代的,所以说可以通过iter方法将可迭代对象封装为迭代器然后通过next方法进行迭代

 

zip 拉链函数

将多个可迭代函数合并在一起,返回一个迭代器,将每次不同对象中取到的元素合并到一个元组中

In [40]: list(zip(range(10),range(10)))

Out[40]:

[(0, 0),

(1, 1),

(2, 2),

(3, 3),

(4, 4),

(5, 5),

(6, 6),

(7, 7),

(8, 8),

(9, 9)]

 

 

zip木桶原理,取当前最短的,并不再继续

In [41]: list(zip(range(10),range(10),range(5)))

Out[41]: [(0, 0, 0), (1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3,3), (4, 4, 4)]

 

 

如果某一个值超出,则只选择最短的值,不会再进行多次选取

In [42]: list(zip(range(10),range(10),range(50)))

Out[42]:

[(0, 0, 0),

(1, 1, 1),

(2, 2, 2),

(3, 3, 3),

(4, 4, 4),

(5, 5, 5),

(6, 6, 6),

(7, 7, 7),

(8, 8, 8),

(9, 9, 9)]

 

In [43]: list(zip(range(10),range(10),range(3)))

Out[43]: [(0, 0, 0), (1, 1, 1), (2, 2, 2)]

 


以上是关于初学python之解析式的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

初学Python——列表生成式生成器和迭代器

初学python

初学者教程之命名空间,范围解析及LEDB规则

初学python之循环

初学Python之 布尔类型

初学python之urllib