python推导式的使用方法实例

前言

推导式提供了更简洁高效的方法来生成序列而又不失代码的可读性。

定义： 推导式是 Python 里很有用的一个特性，它可以用一行代码就可以创建一个新的序列(比如：列表，集合，字典等等)。通过这个性能，不仅可以少写很多代码，而且性能上也更快。

Python 里有四种推导式：

• 列表推导式(List Comprehensions)

• 字典推导式(Dictionary Comprehensions)

• 集合推导式(Set Comprehensions)

• 生成器推导式(Generator Comprehensions)

一、列表推导式(List Comprehensions)

假如你有一个列表，你想去掉该列表中的所有负数，那通常的做法使用 for 循环

numbers=[1,-2,3,-4,5]
new_nums=[]
for num in numbers:
if num>0:
 new_nums.append(num)
print(new_nums)

输出结果：

但如果我们用列表推导式来实现，那么这个过程就短得多，只需要一行代码：

numbers=[1,-2,3,-4,5]
new_nums=[num for num in numbers if num>0]

print(new_nums)

输出结果同上。

列表推导式的结构：

output_list = [expression for var in input_list if condition]

这里的 if condition 语句并不是必须有的。

二、字典推导式(Dictionary Comprehensions)

跟列表推导式一样，通过同样方式生成字典的方法，就是字典推导式。

假如你想从一个全是数字的列表来创建一个字典，列表里的数字作为 key, 数字的的字符串值作为 value, 然后再某个限制条件，最终获得你想要的字典数据：

nums=[1,2,3,4,5,6,7,8]

dict={}
for num in nums:
if num ％2 == 0:
 dict[num] = str(num)

print(dict)

输出结果：

如果我们使用字典推导式，就会简洁的多：

nums=[1,2,3,4,5,6,7,8]
dict={num:str(num) for num in nums if num ％ 2 == 0}

print(dict)

输出结果同上。

字典推导式的模板：

{key:value for (key,value) in dict if key,value satisfy condition}

三、集合推导式(Set Comprehensions)

集合推导式跟列表推导式差不多。就比如我们要把一个全是数字的列表中的奇数组成一个集合，用 for 循环的话：

numbers=[1,2,3,4,5,6,7,8]
filtered_nums=set()

for num in numbers:
 if num ％2 == 0:
  filtered_nums.add(num)

print(filtered_nums)

输出结果：

如果我们使用集合表达式来表示：

numbers=[1,2,3,4,5,6,7,8]
filtered_nums={num for num in numbers if num ％2 == 0}

print(filtered_nums)

输出结果同上。

注意： 集合推导式除了是使用 {} 外，其他形式都跟列表推导式一样。

四、生成器推导式(Generator Comprehensions)

生成器推导式(或叫生成器表达式)，其结构也跟列表表达式相似。

例如我们将数字列表中各项平方运算并排除奇数项：

def square_even(numbers):
 for number in numbers:
  if number ％ 2 == 0:
    yield (number * number)

numbers=[1,2,3,4,5,6]
square_numbers=square_even(numbers)

for number in square_numbers:
 print(number)

输出结果：

使用生成器推导式显示为：

numbers=[1,2,3,4,5,6]
square_numbers=(num *num for num in numbers if num ％ 2 ==0)

for number in square_numbers:
 print(number)

输出结果同上。

注意： 生成器推导式是使用 () ，其他基本结构跟列表推导式一样。

总结

来源：https://blog.csdn.net/weixin_54787921/article/details/114106536