基于Python列表解析(列表推导式)

列表解析——用来动态地创建列表

[expr for iter_var in iterable if cond_expr]

例子一：

map(lambda x: x**2, range(6))
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

[x**2 for x in range(6)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

列表解析式可以取代内建的map()函数以及lambda，而且++效率更高++。

例子二：

seq = [11, 10, 9, 8, 7, 6]
filter(lambda x: x % 2, seq)
[11, 9, 7]

[x for x in seq if x % 2]
[11, 9, 7]

例子三：

找出文本中最长的词

# 第一个最长的词
longest = ''
for word in text:
 if len(word) > len(longest):
  longest = word

#所有最长的词
maxlen = max(len(word) for word in text) # 生成器表达式
[word for word in text if len(word) == maxlen] #链表推导式

不足：列表解析得一个不足就是必要生成所有数据，用于创建整个列表。这可能对有大量数据得迭代其有负面效应。

++解决方法++：生成器表达式，通过结合列表解析和生成器解决了这个问题。

嵌套列表推导式

例一

all_data = [[1,3,5,7,9],
   [2,4,6,8,10]]
result = []
for nums in all_data:
 temp_num = [num for num in nums if num >= 5]
 result.extend(temp_num)

嵌套列表推导式

result = [num for nums in all_data for num in nums if num >= 5]

推导式中for的部分是按嵌套顺序排列的。

例二

some_tuples = [(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)]
flattened = [x for tup in some_tuples for x in tup]
flattened
[1,2,3,4,5,6,7,8,9]

以上这篇基于Python列表解析(列表推导式)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持三水点靠木。