
優雅、清晰和務實都是python的核心價值觀,如果想通過操作和處理一個序列(或其他的可迭代對象)來創建一個新的列表時可以使用列表解析( List comprehensions)和生成表達式,通過這兩個操作,我們可以看到這三個觀點是如何在python中和諧統一起來的。
列表解析
在需要改變列表而不是需要新建某列表時,可以使用列表解析。列表解析表達式為:
[expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_expr]
第一種語法:首先迭代iterable里所有內容,每一次迭代,都把iterable里相應內容放到iter_var中,再在表達式中應用該iter_var的內容,最后用表達式的計算值生成一個列表。
第二種語法:加入了判斷語句,只有滿足條件的內容才把iterable里相應內容放到iter_var中,再在表達式中應用該iter_var的內容,最后用表達式的計算值生成一個列表。
舉例如下:
生成器表達式
生成器表達式是在python2.4中引入的,當序列過長, 而每次只需要獲取一個元素時,應當考慮使用生成器表達式而不是列表解析。生成器表達式的語法和列表解析一樣,只不過生成器表達式是被()括起來的,而不是[],如下:
例:
生成器表達式并不真正創建數字列表,
而是返回一個生成器,這個生成器在每次計算出一個條目后,把這個條目“產生”(yield)出來。 生成器表達式使用了“惰性計算”(lazy
evaluation,也有翻譯為“延遲求值”,我以為這種按需調用call by need的方式翻譯為惰性更好一些),只有在檢索時才被賦值(
evaluated),所以在列表比較長的情況下使用內存上更有效。A generator object in python is
something like a lazy list. The elements are only evaluated as soon as
you iterate over them.
一些說明:
1. 當需要只是執行一個循環的時候盡量使用循環而不是列表解析,這樣更符合python提倡的直觀性。
2. 當有內建的操作或者類型能夠以更直接的方式實現的,不要使用列表解析。
例如復制一個列表時,使用:L1=list(L)即可,不必使用:
3. 如果需要對每個元素都調用并且返回結果時,應使用L1=map(f,L), 而不是 L1=[f(x) for x in L]
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