解析式表达式
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了解析式表达式相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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解析式
标签(空格分隔): Python-解析式
一、解析式
1、列表解析式
生成一个列表, 元素 0~9,最每一个元素自增 1后,求平方,返回列表
# 普通实现 lst = [] for i in range(10): lst.append((i+1)**2) # 列表解析式实现 lst = [(i+1)**2 for i in range(10)]
- 语法
[返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
- 使用中括号 [], 内部式
for
循环 ,if 条件语句可选
- 立即返回一个新列表
- 列表解析式是一种语法糖
- 编译器会优化,不会因为简写而影响效率, 反而因优化而提高了效率
- 减少程序员工作量,减少出错
- 简化代码,增加可读性
列表解析式进阶
- 语法
[expr for i in iterable1 for j in iterable2]
- 等价写法:
lst = [] for i in itersble1: for j in iterable2: lst.append((x, y))
- 语法
[expr for i in iterable1 if cond1 if cond2]
- 等价写法:
lst = [] for i in itersble1: if cond1: if cond2: lst.append(i) >>> 等价于 for i in iterable1: if cond1 and cond2: lst.append(i)
练习题
返回 1-10 平方的列表
print([i**2 for i in range(1, 11)])
有一个列表 lst = [1, 4, 9, 16, 2, 5, 10, 15],生成一个新列表,要求新元素是lst相邻2项的和
lst = [1, 4, 9, 16, 2, 5, 10, 15] length = len(lst) print([lst[i]+lst[i+1] for i in range(length-1)])
打印 九九乘法表
[print("x=:>".format(j, i, i*j, 1 if j == 1 else 2, "\n" if i==j else ‘ ‘), end="") for i in range(1, 10) for j in range(1, i+1)]
打印ID, 要求左边4位是从1开始的整数,右边是10位随机小写英文字母,中间以点分隔; 打印前100个
import string from random import choice [print(".".join([":0>4".format(i), "".join(choice(string.ascii_lowercase) for _ in range(10))])) for i in range(100)]
2、集合解析式
语法
返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件
- 列表解析式的中括号换成大括号就可以了
- 立即返回一个集合
用法
(x, x+1) for x in range(10)
for x in range(10)
# 错误用法,集合的元素必须是可哈希的
3、字典解析式
语法
返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件
- 列表解析式的中括号换成大括号就可以了
- 使用
key:value
形式 - 立即返回一个字典
用法
x: (x, x+1) for x in range(10)
x: [x, x+1] for x in range(10)
(x,): [x, x+1] for x in range(10)
[x]: [x, x+1] for x in range(10)
# 错误用法,不可哈希chr(0x41+x): x**2 for x in range(10)
str(x): y for i in range(3) for y in range(4)
二、生成器表达式
1、生成器表达式语法
(返回 for 元素 in 可迭代对象 if 对象)
- 列表解析式的中括号换成小括号就可以了
- 返回一个生成器 (可迭代对象,迭代器)
使用 内建函数
next()
来判断一个对象是不是生成器
使用 内建函数iter()
将一个对象编程一个生成器对象
2、实例
# 生成器表达式使用
g = (":04".format(i) for i in range(1, 11))
next(g)
for i in g:
print(i)
print("~~~~~~~~~~~")
for i in g:
print(i)
# 总结
# - 延迟计算
# - 返回一个迭代器,可以迭代
# - 从前到后走完一遍后,不能回头
# 列表生成器
g = [":04".format(i) for i in range(1, 11)]
next(g)
for i in g:
print(i)
print("~~~~~~~~~~~")
for i in g:
print(i)
# 总结
# - 立即计算
# - 返回的不是一个迭代器,而是一个可以迭代对象列表
# - 从前到后走完一遍后,可以重新回头迭代
三、和列表解析式的区别
- 生成器表达式是按需计算 (或惰性求值、延迟计算) --- 需要的时候才计算
- 列表解析式是立即返回值
四、和列表解析式的对比
1、计算方式
- 生成器表达式延迟计算,列表解析式立即计算
2、内存占用
- 单从返回值本身来说,生成器表达式省内存, 列表解析式返回新的列表
- 生成器没有数据,内存占用极少,但是使用的时候,虽然一个个返回数据,但是合起来占用的内存也差不多
- 列表解析式构造新的列表,立即返回,在同一时间下需要占用大量内存; 而生成器则分散了计算时间和占用的空间
3、计算速度
- 单从计算时间看,生成器表达式耗时非常短,列表解析式耗时长
- 但是生成器本身并没有返回任何值,只返回了一个生成器对象
- 列表解析式构造并返回一个新的列表
五、总结
- python2 引入 列表解析式
- python2.4 引入 生成器表达式
- python3 应用集合、字典解析式、并迁移到了 2.7
1、一般来说,应该多用解析式,因为解析式简短、高效 (解释器会做优化)
2、如果一个解析式非常复杂,难以读懂,要考虑拆解成 for 循环
生成器和迭代器是不同的对象,但都是可迭代对象
以上是关于解析式表达式的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章