推导式(又称解析器),是 Python 独有的一种特性。使用推导式可以快速生成列表、元组、字典以及集合类型的数据,因此推导式又可细分为列表推导式、元组推导式、字典推导式以及集合推导式。
Python列表推导式
列表推导式可以利用 range 区间、元组、列表、字典和集合等数据类型,快速生成一个满足指定需求的列表。
列表推导式的语法格式如下:
[表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式] ]
此格式中,[if 条件表达式] 不是必须的,可以使用,也可以省略。
通过列表推导式的语法格式,明显会感觉到它和 for 循环存在某些关联。其实,除去 [if 条件表达式] 部分,其余各部分的含义以及执行顺序和 for 循环是完全一样的(表达式其实就是 for 循环中的循环体),即它的执行顺序如下所示:
for 迭代变量 in 可迭代对象
表达式
初学者可以这样认为,它只是对 for 循环语句的格式做了一下简单的变形,并用 [] 括起来而已,只不过最大的不同之处在于,列表推导式最终会将循环过程中,计算表达式得到的一系列值组成一个列表。
例如如下代码(程序一):
a_range = range(10)
# 对a_range执行for表达式
a_list = [x * x for x in a_range]
# a_list集合包含10个元素
print(a_list)
上面代码的第 3 行会对 a_range 执行迭代,由于 a_range 相当于包含 10 个元素,因此程序生成的 a_list 同样包含 10 个元素,且每个元素都是 a_range 中每个元素的平方(由表达式 x*x 控制)。
运行上面代码,可以看到如下输出结果:
[0 , 1 , 4 , 9 , 16 , 25 , 36 , 49 , 64, 81]
不仅如此,我们还可以在列表推导式中添加 if 条件语句,这样列表推导式将只迭代那些符合条件的元素。例如如下代码:
b_list = [x * x for x in a_range if x % 2 == 0]
# a_list集合包含5个元素
print(b_list)
第一行代码与程序一中第 3 行代码大致相同,只是为这里给列表推导式增加了 if 条件语句,这会导致推导式只处理 range 区间的偶数,因此程序生成的 b_list 只包含 5 个元素。
运行上面代码,可以看到如下输出结果:
[0 ,4 , 16, 36, 64]
另外,以上所看到的列表推导式都只有一个循环,实际上它可使用多个循环,就像嵌套循环一样。例如如下代码:
d_list = [(x, y) for x in range(5) for y in range(4)]
# d_list列表包含20个元素
print(d_list)
上面代码中,x 是遍历 range(5) 的迭代变量(计数器),因此该 x 可迭代 5 次;y 是遍历 range(4) 的计数器,因此该 y 可迭代 4 次。因此,该(x,y)表达式一共会迭代 20 次。上面的 for 表达式相当于如下嵌套循环:
dd_list = []
for x in range(5):
for y in range(4):
dd_list.append((x, y))
运行上面代码,可以看到如下输出结果:
[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (0, 3), (1, 0),
(1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 0), (2, 1),
(2, 2), (2, 3), (3, 0), (3, 1), (3, 2),
(3, 3), (4, 0), (4, 1), (4, 2), (4, 3)]
当然,也支持类似于三层嵌套的 for 表达式,例如如下代码:
e_list = [[x, y, z] for x in range(5) for y in range(4) for z in range(6)]
# e_list列表包含120个元素
print(e_list)
对于包含多个循环的 for 表达式,同样可指定 if 条件。假如我们有一个需求:程序要将两个列表中的数值按“能否整除”的关系配对在一起。比如 src_a 列表中包含 30,src_b 列表中包含 5,其中 30 可以整除 5,那么就将 30 和 5 配对在一起。对于上面的需求使用 for 表达式来实现非常简单,例如如下代码:
src_a = [30, 12, 66, 34, 39, 78, 36, 57, 121]
src_b = [3, 5, 7, 11]
# 只要y能整除x,就将它们配对在一起
result = [(x, y) for x in src_b for y in src_a if y % x == 0]
print(result)
运行上面代码,可以看到如下输出结果:
[(3, 30), (3, 12), (3, 66), (3, 39), (3, 78), (3, 36), (3, 57), (5, 30), (11, 66), (11, 121)]
Python元组推导式
元组推导式可以利用 range 区间、元组、列表、字典和集合等数据类型,快速生成一个满足指定需求的元组。
元组推导式的语法格式如下:
(表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式] )
其中,用 [] 括起来的部分,可以使用,也可以省略。
通过和列表推导式做对比,你会发现,除了元组推导式是用 () 圆括号将各部分括起来,而列表推导式用的是 [],其它完全相同。不仅如此,元组推导式和列表推导式的用法也完全相同。
例如,我们可以使用下面的代码生成一个包含数字 1~9 的元组:
a = (x for x in range(1,10))
print(a)
运行结果为:
<generator object <genexpr> at 0x0000020BAD136620>
从上面的执行结果可以看出,使用元组推导式生成的结果并不是一个元组,而是一个生成器对象(后续会介绍),这一点和列表推导式是不同的。
如果我们想要使用元组推导式获得新元组或新元组中的元素,有以下三种方式:
1、使用 tuple() 函数,可以直接将生成器对象转换成元组,例如:
a = (x for x in range(1,10))
print(tuple(a))
运行结果为:
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
2、直接使用 for 循环遍历生成器对象,可以获得各个元素,例如:
a = (x for x in range(1,10))
for i in a:
print(i,end=' ')
print(tuple(a))
运行结果为:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 ()
3、使用 __next__() 方法遍历生成器对象,也可以获得各个元素,例如:
a = (x for x in range(3))
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())
a = tuple(a)
print("转换后的元组:",a)
运行结果为:
0
1
2
转换后的元组: ()
注意,无论是使用 for 循环遍历生成器对象,还是使用 __next__() 方法遍历生成器对象,遍历后原生成器对象将不复存在,这就是遍历后转换原生成器对象却得到空元组的原因。
Python字典推导式
Python 中,使用字典推导式可以借助列表、元组、字典、集合以及 range 区间,快速生成符合需求的字典。
字典推导式的语法格式如下:
{表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式]}
其中,用 [] 括起来的部分,可以使用,也可以省略。
可以看到,和其它推导式的语法格式相比,唯一不同在于,字典推导式用的是大括号{}。
【例 1】
listdemo = ['游民部落','www.gamecolg.com']
#将列表中各字符串值为键,各字符串的长度为值,组成键值对
newdict = {key:len(key) for key in listdemo}
print(newdict)
运行结果为:
{'游民部落': 6, 'www.gamecolg.com': 15}
【例 2】交换现有字典中各键值对的键和值:
olddict={'游民部落': 6, 'www.gamecolg.com': 15}
newdict = {v: k for k, v in olddict.items()}
print(newdict)
运行结果为:
{6: '游民部落', 15: 'www.gamecolg.com'}
【例 3】使用 if 表达式筛选符合条件的键值对:
olddict={'游民部落': 6, 'www.gamecolg.com': 15}
newdict = {v: k for k, v in olddict.items() if v>10}
print(newdict)
运行结果为:
{15: 'www.gamecolg.com'}
Python集合推导式
Python中,使用集合推导式可以借助列表、元组、字典、集合以及 range 区间,快速生成符合需求的集合。
集合推导式的语法格式和字典推导式完全相同,如下所示:
{ 表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式] }
其中,用 [] 括起来的部分,可以使用,也可以省略。
有读者可能会问,集合推导式和字典推导式的格式完全相同,那么给定一个类似的推导式,如何判断是哪种推导式呢?最简单直接的方式,就是根据表达式进行判断,如果表达式以键值对(key:value)的形式,则证明此推导式是字典推导式;反之,则是集合推导式。
【例 1】
setnew = {i**2 for i in range(3)}
print(setnew)
运行结果为:
{0, 1, 4}
【例 2】既然生成的是集合,那么其保存的元素必须是唯一的:
tupledemo = (1,1,2,3,4,5,6,6)
setnew = {x**2 for x in tupledemo if x%2==0}
print(setnew)
运行结果为:
{16, 4, 36}
【例 3】
dictdemo = {'1':1,'2':2,'3':3}
setnew = {x for x in dictdemo.keys()}
print(setnew)
运行结果为:
{'2', '1', '3'}