解析式和生成器表达式
列表解析式
列表解析式List Comprehension，也叫列表推导式
#生成一个列表，元素0-9，将每个元素加1后的平方值组成新的列表
x = []
for i in range(10):
x.append((i+1)**2)
print(x
# 列表解析式
[(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[]，内部是for循环，if条件语句可选
-
返回一个新的列表
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，反而因优化提高了效率
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减少程序员工作量，减少出错
-
简化了代码，增强了可读性
[expr for item in iterable if cond1 if cond2]
等价于
ret = []
for item in iterable:
if cond1:
if cond2:
ret.append(expr)
#
[expr for i in iterable1 for j in iterable2 ]
等价于
ret = []
for i in iterable1:
for j in iterable2:
ret.append(expr)
# 请问下面3种输出各是什么？为什么
[(i,j) for i in range(7) if i>4 for j in range(20,25) if j>23]
[(i,j) for i in range(7) for j in range(20,25) if i>4 if j>23]
[(i,j) for i in range(7) for j in range(20,25) if i>4 and j>23]
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{}就变成了集合解析式
-
立即返回一个集合
{(x, x+1) for x in range(10)}
{[x] for x in range(10)} # 可以吗？
字典解析式
语法
-
{key:value 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{}，元素的构造使用key:value形式
-
立即返回一个字典
{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)}
# {str(x):y for x in range(3) for y in range(4)} # 输出多少个元素？
生成器表达式
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小括号就行了
-
返回一个生成器对象
和列表解析式的区别
-
生成器表达式是按需计算（或称惰性求值、延迟计算），需要的时候才计算值
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列表解析式是立即返回值
生成器对象
-
可迭代对象
-
迭代器
| 生成器表达式 | 列表解析式 |
|---|---|
| 延迟计算 | 立即计算 |
| 返回可迭代对象迭代器，可以迭代 | 返回可迭代对象列表，不是迭代器 |
| 只能迭代一次 | 可反复迭代 |
生成器表达式和列表解析式对比
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计算方式
- 生成器表达式延迟计算，列表解析式立即计算
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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
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生成器没有数据，内存占用极少，使用的时候，一次返回一个数据，只会占用一个数据的空间
-
列表解析式构造新的列表需要为所有元素立即占用掉内存
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计算速度
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单看计算时间看，生成器表达式耗时非常短，列表解析式耗时长
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但生成器本身并没有返回任何值，只返回了一个生成器对象
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列表解析式构造并返回了一个新的列表
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总结
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Python2 引入列表解析式
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Python2.4 引入生成器表达式
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Python3 引入集合、字典解析式，并迁移到了2.7
一般来说，应该多应用解析式，简短、高效。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。
如果不需要立即获得所有可迭代对象的元素，在Python 3中，推荐使用惰性求值的迭代器。
| 内建函数 | 函数签名 | 说明 |
|---|---|---|
| sorted | sorted(iterable[, key][, reverse]) | 默认升序，对可迭代对象排序 |
# 排序一定是容器内全体参与
print(sorted([1,2,3,4,5]))
print(sorted(range(10, 20), reverse=True))
print(sorted({'a':100, 'b':'abc'}))
print(sorted({'a':100, 'b':'abc'}.items()))
print(sorted({'a':'ABC', 'b':'abc'}.values(), key=str, reverse=True))
print(sorted({'a':2000, 'b':'201'}.values(), key=str))
print(sorted({'a':2000, 'b':'201'}.values(), key=int))
练习
- 给出3个整数，使用if语句判断大小，并升序输出
def sorter(x,y,z):
if x>y: #x,y
if x>z: #(x,(z.y))
if y>z:
return x,y,z
else:
return z,z,y
else: # y,x
if y>z: #(y,(x,z))
if x>z:
return y,x,z
else:
return y,z,x
#或
def sorter(x,y,z):
return sorted((x,y,z),key=int,reverse=False)
- 有一个列表lst = [1,4,9,16,2,5,10,15]，生成一个新列表，要求新列表元素是lst相邻2项的和
if __name__ == '__main__':
lst = [1,4,9,16,2,5,10,15]
print([lst[i]+lst[i+1] for i in range(len(lst)-1)])
-
随机生成100个产品ID，ID格式如下
-
顺序的数字6位，分隔符点号，10个随机小写英文字符
-
例如 000005.xcbaaduixy
import random
import stringif __name__ == '__main__':
alphabet=string.ascii_lowercase
for i in range(100):
print('{:0>6}.{}'.format(i,''.join(random.choices(alphabet,k=10))))
