热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

Python中的列表生成式与生成器学习教程

这篇文章主要介绍了Python中的列表生成式与生成器学习教程,Python中的Generator生成器比列表生成式功能更为强大,需要的朋友可以参考下
列表生成式
即创建列表的方式,最笨的方法就是写循环逐个生成,前面也介绍过可以使用range()函数来生成,不过只能生成线性列表,下面看看更为高级的生成方式:

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法。
你甚至可以在后面加上if判断:

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

循环嵌套,全排列:

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

看一个简单应用,列出当前目录下所有文件和目录:

>>> import os
>>> [d for d in os.listdir('.')]
['README.md', '.git', 'image', 'os', 'lib', 'sublime-imfix', 'src']

前面也说过Python里循环中可以同时引用两个变量,所以生成变量也可以:

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.iteritems()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']

也可以通过一个list生成另一个list,例如把一个list中所有字符串变为小写:

>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

但是这里有个问题,list中如果有其他非字符串类型,那么lower()会报错,解决办法:

>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple', 12, 34]
>>> [s.lower() if isinstance(s,str) else s for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple', 12, 34]

此外,列表生成式还有许多神奇用法,说明请看注释:

#!/usr/bin/env python3 
# -*- coding: utf-8 -*- 
 
list(range(1, 11)) 
 
# 生成1乘1,2乘2...10乘10 
L = [] 
for x in range(1, 11): 
  L.append(x * x) 
 
# 上面太麻烦,看下面 
[x * x for x in range(1, 11)] 
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 
 
# 加上if,就可以筛选出仅偶数的平方 
[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] 
# [4, 16, 36, 64, 100] 
 
# 两层循环,可以生成全排列 
[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] 
# ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ'] 
 
# 列出当前目录下的所有文件和目录名 
import os 
[d for d in os.listdir('.')] # on.listdir可以列出文件和目录 
 
# 列表生成式也可以使用两个变量来生成list: 
d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C'} 
[k + '=' + v for k, v in d.items()] 
# ['x=A', 'z=C', 'y=B'] 
 
# 把一个list中所有的字符串变成小写 
L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'] 
[s.lower() for s in L] 
# ['hello', 'world', 'ibm', 'apple'] 
 
L1 = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None] 
L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s, str)] 
print(L2) 
# ['hello', 'world', 'apple'] 
# isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串 

生成器
列表生成式虽然强大,但是也会有一个问题,当我们想生成一个很大的列表时,会非常耗时,并且占用很大的存储空间,关键是这里面的元素可能你只需要用到前面很少的一部分,大部分的空间和时间都浪费了。Python提供了一种边计算边使用的机制,称为生成器(Generator),创建一个Generator最简单的方法就是把[]改为():

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
 at 0x7fe73eb85cd0>

如果要一个一个打印出来,可以通过generator的next()方法:

>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
4
>>> g.next()
9
>>> g.next()
16
>>> g.next()
25
>>> g.next()
36
>>> g.next()
49
>>> g.next()
64
>>> g.next()
81
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
 File "", line 1, in 
StopIteration

其实generator object也是可迭代的,所以可以用循环打印,还不会报错。

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...   print n
...

这是简单的推算算法,但是如果算法比较复杂,写在()里就不太合适了,我们可以换一种方式,使用函数来实现。
比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …
斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:

def fib(max):
  n, a, b = 0, 0, 1
  while n 

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数,这个也是通过前面的数推算出后面的,所以可以把函数变成generator object,只需要把print b改为yield b即可。

def fib(max):
  n, a, b = 0, 0, 1
  while n 

如果一个函数定义中包含了yield关键字,这个函数就不在是普通函数,而是一个generator object。

>>> fib(6)

>>> fib(6).next()
1

所以要想调用这个函数,需要使用next()函数,并且遇到yield语句返回(可以把yield理解为return):

def odd():
  print 'step 1'
  yield 1
  print 'step 2'
  yield 3
  print 'step 3'
  yield 5

看看调用输出结果:

>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
 File "", line 1, in 
StopIteration

同样也可以改为for循环语句输出。例如:

def odd():
  print 'step 1'
  yield 1
  print 'step 2'
  yield 2
  print 'step 3'
  yield 3

if __name__ == '__main__':
  o = odd()
  while True:
    try:
      print o.next()
    except:
      break


推荐阅读
  • 探讨一个显示数字的故障计算器,它支持两种操作:将当前数字乘以2或减去1。本文将详细介绍如何用最少的操作次数将初始值X转换为目标值Y。 ... [详细]
  • 深入理解C++中的KMP算法:高效字符串匹配的利器
    本文详细介绍C++中实现KMP算法的方法,探讨其在字符串匹配问题上的优势。通过对比暴力匹配(BF)算法,展示KMP算法如何利用前缀表优化匹配过程,显著提升效率。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了Java编程语言中的核心概念和常见面试问题,包括集合类、数据结构、线程处理、Java虚拟机(JVM)、HTTP协议以及Git操作等方面的内容。通过深入分析每个主题,帮助读者更好地理解Java的关键特性和最佳实践。 ... [详细]
  • 非公版RTX 3080显卡的革新与亮点
    本文深入探讨了图形显卡的进化历程,重点介绍了非公版RTX 3080显卡的技术特点和创新设计。 ... [详细]
  • 深入理解OAuth认证机制
    本文介绍了OAuth认证协议的核心概念及其工作原理。OAuth是一种开放标准,旨在为第三方应用提供安全的用户资源访问授权,同时确保用户的账户信息(如用户名和密码)不会暴露给第三方。 ... [详细]
  • 本文详细探讨了KMP算法中next数组的构建及其应用,重点分析了未改良和改良后的next数组在字符串匹配中的作用。通过具体实例和代码实现,帮助读者更好地理解KMP算法的核心原理。 ... [详细]
  • 深入解析Android自定义View面试题
    本文探讨了Android Launcher开发中自定义View的重要性,并通过一道经典的面试题,帮助开发者更好地理解自定义View的实现细节。文章不仅涵盖了基础知识,还提供了实际操作建议。 ... [详细]
  • 优化ListView性能
    本文深入探讨了如何通过多种技术手段优化ListView的性能,包括视图复用、ViewHolder模式、分批加载数据、图片优化及内存管理等。这些方法能够显著提升应用的响应速度和用户体验。 ... [详细]
  • 在Ubuntu 16.04 LTS上配置Qt Creator开发环境
    本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04 LTS系统中安装和配置Qt Creator,涵盖了从下载到安装的全过程,并提供了常见问题的解决方案。 ... [详细]
  • Python自动化处理:从Word文档提取内容并生成带水印的PDF
    本文介绍如何利用Python实现从特定网站下载Word文档,去除水印并添加自定义水印,最终将文档转换为PDF格式。该方法适用于批量处理和自动化需求。 ... [详细]
  • 本文详细解析了如何使用Python语言在STM32硬件平台上实现高效的编程和快速的应用开发。通过具体的代码示例,展示了Python简洁而强大的特性。 ... [详细]
  • 本文详细解析了Python中的os和sys模块,介绍了它们的功能、常用方法及其在实际编程中的应用。 ... [详细]
  • 如何在PostgreSQL中查看数据表
    本文将指导您使用pgAdmin工具连接到PostgreSQL数据库,并展示如何浏览和查找其中的数据表。通过简单的步骤,您可以轻松访问所需的表结构和数据。 ... [详细]
  • 离线环境下的Python及其第三方库安装指南
    在项目开发中,有时会遇到电脑只能连接内网或完全无法联网的情况。本文将详细介绍如何在这种环境下安装Python及其所需的第三方库,确保开发工作的顺利进行。 ... [详细]
  • 掌握远程执行Linux脚本和命令的技巧
    本文将详细介绍如何利用Python的Paramiko库实现远程执行Linux脚本和命令,帮助读者快速掌握这一实用技能。通过具体的示例和详尽的解释,让初学者也能轻松上手。 ... [详细]
author-avatar
邹杂品_433
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有