Neil_Python_推导式
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Neil_Python_推导式相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
推导式套路
之前我们已经学习了最简单的列表推导式和生成器表达式。但是除此之外,其实还有字典推导式、集合推导式等等。
下面是一个以列表推导式为例的推导式详细格式,同样适用于其他推导式。
variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2] out_exp_res: 列表生成元素表达式,可以是有返回值的函数。 for out_exp in input_list: 迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。 if out_exp == 2: 根据条件过滤哪些值可以。
列表推导式
例一:30以内所有能被3整除的数
multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0] print(multiples) # Output: [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
例二:30以内所有能被3整除的数的平方
def squared(x): return x*x multiples = [squared(i) for i in range(30) if i % 3 is 0] print(multiples)
例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字
names = [[‘Tom‘, ‘Billy‘, ‘Jefferson‘, ‘Andrew‘, ‘Wesley‘, ‘Steven‘, ‘Joe‘], [‘Alice‘, ‘Jill‘, ‘Ana‘, ‘Wendy‘, ‘Jennifer‘, ‘Sherry‘, ‘Eva‘]] print([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
字典推导式
例一:将一个字典的key和value对调
mcase = {‘a‘: 10, ‘b‘: 34} mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase} print(mcase_frequency)
例二:合并大小写对应的value值,将k统一成小写
mcase = {‘a‘: 10, ‘b‘: 34, ‘A‘: 7, ‘Z‘: 3} mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()} print(mcase_frequency)
集合推导式
例:计算列表中每个值的平方,自带去重功能
squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]} print(squared) # Output: set([1, 4])
以上是关于Neil_Python_推导式的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章