今天小編給大家分享一下Python列表解析和生成器表達(dá)式的結(jié)構(gòu)是什么的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，內(nèi)容詳細(xì)，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識(shí)，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來(lái)了解一下吧。

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列表解析與生成器表達(dá)式

生成器表達(dá)式是生成容器的一種簡(jiǎn)潔方式。最常見的是，你會(huì)聽到列表解析，但也存在集合解析和字典解析。但是，術(shù)語(yǔ)上的差異有些重要：如果你實(shí)際上是在制作列表，那么它只是一個(gè)列表解析。

生成器表達(dá)式用括號(hào)括起來(lái)( )，而列表解析用方括號(hào)括起來(lái)[ ]。集合解析用花括號(hào)括起來(lái){ }。除了這些差異之外，所有三種情況的語(yǔ)法都是相同的！

（字典解析還有更多內(nèi)容，我們稍后會(huì)討論。）

生成器表達(dá)式與生成器有關(guān)，我們將在后面的部分深入探討?，F(xiàn)在，我們只要使用生成器表達(dá)式的官方定義就足夠了：

生成器表達(dá)式 - 返回迭代器的表達(dá)式。

生成器表達(dá)式的結(jié)構(gòu)

生成器表達(dá)式（或列表/集合戶外組）有點(diǎn)像一個(gè)被翻轉(zhuǎn)的for循環(huán)。

舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，讓我們回顧上一篇文章中的一個(gè)例子，我們將華氏溫度列表轉(zhuǎn)換為攝氏溫度。我會(huì)稍微調(diào)整一下，所以數(shù)字將存儲(chǔ)在另一個(gè)列表中，而不是直接打印。

temps_f = [67.0, 72.5, 71.3, 78.4, 62.1, 80.6]
temps_c = []

def f_to_c(temp):
    return round((temp - 32) / 1.8, 1)

for c in map(f_to_c, temps_f):
    temps_c.append(c)

print(temps_c)

信不信由你，列表解析將使整個(gè)程序減少到三行！我們一次簡(jiǎn)化為一部分，好讓你可以理解我的意思。

讓我們從用列表解析替換 for 循環(huán)開始......

temps_f = [67.0, 72.5, 71.3, 78.4, 62.1, 80.6]

def f_to_c(temp):
    return round((temp - 32) / 1.8, 1)

temps_c = [f_to_c(temp) for temp in temps_f]

print(temps_c)

重要的代碼行是temps_c = [f_to_c(temp) for temp in temps_f]. 這表現(xiàn)得非常像map()。temp對(duì)于列表中的每個(gè)元素temps_f，我們應(yīng)用該函數(shù)f_to_c()。

現(xiàn)在，如果我在其他地方需要f_to_c()函數(shù)，我就停在這里結(jié)束了。但是，如果這是我需要華氏到攝氏度轉(zhuǎn)換邏輯的唯一地方，我可以完全不使用該函數(shù)，并將邏輯代碼直接移動(dòng)到解析中：

temps_f = [67.0, 72.5, 71.3, 78.4, 62.1, 80.6]
temps_c = [round((temp-32) / 1.8, 1) for temp in temps_f]
print(temps_c)

我跟你說(shuō)了什么？三行！是不是只有三行代碼！

根據(jù)我獲得的數(shù)據(jù)，我甚至可以進(jìn)一步減少。讓我們用另一個(gè)例子來(lái)看看這個(gè)。

想象一下，你有一個(gè)程序在一行上接收一堆整數(shù)，用空格分隔，例如5 4 1 9 5 7 5。 你想找到所有這些整數(shù)的總和。（為簡(jiǎn)單起見，假設(shè)你沒有輸入錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。）

讓我們先以一種顯而易見的方式編寫它，而無(wú)需列表解析。

user_input = input()
values = user_input.split(' ')

total = 0

for v in values:
    n = int(v)
    total += n

print(total)

很明顯，對(duì)吧？我們將用戶輸入作為字符串獲取，然后將該字符串以空格拆分列表以獲取各個(gè)數(shù)字。我們創(chuàng)建一個(gè)變量來(lái)存儲(chǔ)總數(shù)，然后使用循環(huán)遍歷每個(gè)值，將其轉(zhuǎn)換為整數(shù)，然后將其添加到總數(shù)中?，F(xiàn)在我們有了代碼邏輯，讓我們對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化和優(yōu)化。

讓我們首先在這里簡(jiǎn)化一些顯而易見的代碼。我們之前已經(jīng)介紹了所有這些概念，所以看看你是否能發(fā)現(xiàn)我改進(jìn)的地方。

values = input().split(' ')
total = 0

for v in values:
    total += int(v)

print(total)

除非我們使用列表解析，否則我們不能比這更簡(jiǎn)單，所以現(xiàn)在就開始吧！

values = input().split(' ')
total = sum(int(v) for v in values)
print(total)

這里的生成器表達(dá)式是(int(v) for v in values)。v對(duì)應(yīng)列表中的每個(gè)值values，我們將其轉(zhuǎn)換為整數(shù) ( int(v))。

請(qǐng)注意我是如何使用該sum()函數(shù)的，將生成器表達(dá)式直接傳遞給它。由于表達(dá)式直接作為唯一參數(shù)傳遞，因此我不需要在它周圍加上額外的括號(hào)。

現(xiàn)在，如果我不需要values其他任何列表，我實(shí)際上可以將該邏輯直接移動(dòng)到生成器表達(dá)式中！

total = sum(int(v) for v in input().split(' '))
print(total)

像做餡餅一樣容易，對(duì)吧？

嵌套列表解析

如果相反，我們想要輸入的每個(gè)數(shù)字的平方和呢？事實(shí)上，有兩種方法可以做到這一點(diǎn)。簡(jiǎn)單做法是這樣：

total = sum(int(v)**int(v) for v in input().split(' '))
print(total)

這行得通，但不知何故，它只是感覺不對(duì)，不是嗎？我們要轉(zhuǎn)換兩次v為整數(shù)。

我們可以通過將列表解析嵌套到我們的生成器表達(dá)式中來(lái)解決這個(gè)問題！

total = sum(n**2 for n in [int(v) for v in input().split(' ')])

列表解析和生成器表達(dá)式從內(nèi)部到外部進(jìn)行解析。最里面的表達(dá)式 ,int(v) for v in input().split(' ')首先運(yùn)行，并且封閉的方括號(hào)[ ]將其轉(zhuǎn)換為列表（可迭代）。

接下來(lái)，n**2 for n in [LIST]運(yùn)行外部表達(dá)式，[LIST]就是我們剛才生成的列表。

這種嵌套不是很容易理解，也不直觀。盡量少用它。當(dāng)我需要嵌套時(shí)，我將每個(gè)列表理解寫在單獨(dú)的行上并將其存儲(chǔ)...

the_list = [int(v) for v in input().split(' ')]
total = sum(n**2 for n in the_list)
print(total)

...測(cè)試一下，然后通過復(fù)制和粘貼開始嵌套。

生成器表達(dá)式中的條件

如果我們只想要列表中奇數(shù)的總和怎么辦？生成器表達(dá)式和列表解析也可以做到這一點(diǎn)。

我們將在此示例中使用嵌套，但我們將首先從非嵌套版本開始，為了使新邏輯更易于查看。

the_list = [int(v) for v in input().split(' ')]
total = sum(n**2 for n in the_list if n%2==0)
print(total)

新部分在第二行。在生成器表達(dá)式的末尾，我添加了if n%2==0. 你可能認(rèn)識(shí)模運(yùn)算符 ( %)，它為我們提供了除法的余數(shù)。任何偶數(shù)都可以被2整除，這意味著它沒有余數(shù)。因此，n%2==0僅適用于偶數(shù)。

將條件放在語(yǔ)句之后而不是之前，感覺有點(diǎn)奇怪。理解它的最簡(jiǎn)單方法是和沒有生成器表達(dá)式的相同代碼邏輯做對(duì)比......

output = []
for n in the_list:
    if n%2==0:
        output.append(n**2)

基本上，要將其轉(zhuǎn)換為生成器表達(dá)式，你只需知道append()，從這兒開始......

n**2
for n in the_list:
    if n%2==0:

然后從for和if語(yǔ)句中刪除冒號(hào) ( :)、換行符縮進(jìn)...

n**2 for n in the_list if n%2==0

多個(gè)迭代對(duì)象

我們還可以使用生成器表達(dá)式和列表解析一次循環(huán)遍歷多個(gè)可迭代對(duì)象，其方式與嵌套循環(huán)相同。

考慮以下邏輯：

num_a = [1, 2, 3, 4, 5]
num_b = [6, 7, 8, 9, 10]
output = []

for a in num_a:
    for b in num_b:
        output.append(a*b)

我們也可以按照我剛才給出的相同步驟將其轉(zhuǎn)換為列表解析！我們把append()的參數(shù)放在前面...

a*b
for a in num_a:
    for b in num_b:

...然后我們將其余部分折疊成一行，刪除冒號(hào)。

a*b for a in num_a for b in num_b

最后，將其包裹在方括號(hào)中，并將其復(fù)制給變量output輸出。

output = [a*b for a in num_a for b in num_b]

集合解析

正如我在文章開頭提到的，就像你可以使用包含在方括號(hào)[ ]中的生成器表達(dá)式來(lái)創(chuàng)建列表一樣，你也可以使用花括號(hào){ }來(lái)創(chuàng)建集合。

例如，讓我們生成通過100 除以小于 100 的奇數(shù)得到的所有余數(shù)組成的集合。通過使用集合，我們確保沒有重復(fù)項(xiàng)，使結(jié)果更容易理解。

odd_remainders = {100%n for n in range(1,100,2)}
print(odd_remainders)

運(yùn)行該代碼給我們...

{0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 21, 22, 23, 25, 26, 27, 29, 30, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49}

這里真的沒有什么特別的地方。集合解析的工作方式與列表解析相同，只是創(chuàng)建了不同的容器。

字典解析

字典解析遵循與其他形式的生成器表達(dá)式幾乎相同的結(jié)構(gòu)，但有一個(gè)區(qū)別：冒號(hào)。

如果你還記得，當(dāng)你創(chuàng)建集合或字典時(shí)，你使用花括號(hào){ }。唯一的區(qū)別是，在字典中，你使用冒號(hào):來(lái)分隔鍵值對(duì)，這是在集合中不會(huì)執(zhí)行的操作。同樣的原則在這里也適用。

例如，如果我們想創(chuàng)建一個(gè)字典，將 1 到 100 之間的整數(shù)存儲(chǔ)為鍵，并將該數(shù)字的平方作為值...

squares = {n : n**2 for n in range(1,101)}
print(squares)

這就是字典解析！除了冒號(hào)之外:，其他所有內(nèi)容都與任何其他生成器表達(dá)式相同。

風(fēng)險(xiǎn)

對(duì)所有情況都使用列表解析或生成器表達(dá)式可能非常誘人。它們相當(dāng)容易上癮，部分原因是寫出來(lái)時(shí)看起來(lái)非常高端優(yōu)雅。強(qiáng)大的單行代碼讓程序員非常興奮——我們真的很喜歡優(yōu)雅地地處理我們的代碼。

但是，我必須提醒你不要過分追求優(yōu)雅。記住The Zend Of Python，這里有一些與此主題相關(guān)的部分：

美麗總比丑陋好。
...
簡(jiǎn)單勝于復(fù)雜。
復(fù)雜勝于復(fù)雜。
平面優(yōu)于嵌套。
稀疏比密集好。
可讀性很重要。
...

列表解析可能很優(yōu)雅，但如果使用不當(dāng)，它們也可能成為密集的、垃圾的邏輯片段。

1.代碼變得難以閱讀

我從互聯(lián)網(wǎng)上的一項(xiàng)調(diào)查中借用了這個(gè)例子

primary = [ c for m in status['members'] if m['stateStr'] == 'PRIMARY' for c in rs_config['members'] if m['name'] == c['host'] ]
secondary = [ c for m in status['members'] if m['stateStr'] == 'SECONDARY' for c in rs_config['members'] if m['name'] == c['host'] ]
hidden = [ m for m in rs_config['members'] if m['hidden'] ]

你能說(shuō)出這段代碼的意思？如果你閱讀一會(huì)，你可能可以，但你為什么要閱讀？代碼一清二楚。（在調(diào)查中，這被評(píng)為最不可讀的示例。）當(dāng)然，你可以添加注釋來(lái)解釋正在執(zhí)行的邏輯 - 事實(shí)上，他們?cè)谠际纠凶隽?- 但任何時(shí)候你需要注釋來(lái)解釋代碼正在做什么，這幾乎可以肯定太復(fù)雜了。

列表解析和生成器表達(dá)式固然很強(qiáng)大，但如果大量使用會(huì)像剛剛那樣變得難以閱讀。

不一定非得像剛剛那樣做。只需將列表理解拆分為多行，你就可以重新獲得很多可讀性，其結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)循環(huán)類似。

primary = [
    c
    for m in status['members']
        if m['stateStr'] == 'PRIMARY'
    for c in rs_config['members']
        if m['name'] == c['host']
    ]

secondary = [
    c
    for m in status['members']
        if m['stateStr'] == 'SECONDARY'
    for c in rs_config['members']
        if m['name'] == c['host']
    ]

hidden = [
    m
    for m in rs_config['members']
        if m['hidden']
    ]

請(qǐng)注意，這并不能完全證明上述說(shuō)法是正確的。我仍然會(huì)使用傳統(tǒng)的循環(huán)而不是前面的示例，只是因?yàn)樗鼈兏子陂喿x和維護(hù)。

如果你仍然不相信這是 Python 的一個(gè)容易被濫用的特性？我的有一個(gè)朋友分享他遇到的這個(gè)真實(shí)案例。我們根本不知道它做了什么。

cropids = [self.roidb[inds[i]]['chip_order'][
               self.crop_idx[inds[i]] % len(self.roidb[inds[i]]['chip_order'])] for i in
           range(cur_from, cur_to)]

光是看著，我的可能都會(huì)有點(diǎn)煩躁了。

2.它們不會(huì)替換循環(huán)

看看以下情況。（此代碼是虛構(gòu)的，僅供參考。）

some_list = getTheDataFromWhereever()
[API.download().process(foo) for foo in some_list]

對(duì)于未經(jīng)訓(xùn)練的人來(lái)說(shuō)，這看起來(lái)沒啥問題，但請(qǐng)注意請(qǐng)仔細(xì)看砍......數(shù)據(jù)some_list正在被直接修改（變異），但結(jié)果沒有被存儲(chǔ)。這是列表解析甚至生成器表達(dá)式被濫用來(lái)代替循環(huán)的情況。它使閱讀變得困難，更不用說(shuō)調(diào)試了。

無(wú)論你想使用生成器表達(dá)式來(lái)變得優(yōu)雅，這都是你應(yīng)該堅(jiān)持使用循環(huán)的一種情況：

some_list = getTheDataFromWhereever()
for foo in some_list:
    API.download().process(foo)

3.它們很難調(diào)試

想一想列表解析的本質(zhì)：你將所有內(nèi)容打包成一個(gè)巨大的語(yǔ)句。這樣做的好處是你消除了一堆中間步驟。缺點(diǎn)也是……你消除了一堆中間步驟。

考慮調(diào)試一個(gè)典型的循環(huán)。你可以單步執(zhí)行它，一次迭代，使用調(diào)試器隨時(shí)觀察每個(gè)變量的狀態(tài)。你還可以使用錯(cuò)誤處理來(lái)處理異常的邊緣情況。

相比之下，這些都不適用于生成器表達(dá)式或列表解析。一切要么有效，要么無(wú)效！你可以嘗試解析錯(cuò)誤和輸出以找出你做錯(cuò)了什么，但我可以向你保證，這是一種令人困惑的體驗(yàn)。

你可以通過避免在你的第一個(gè)代碼版本中使用列表解析來(lái)避免這種瘋狂！使用傳統(tǒng)的循環(huán)和迭代器工具以顯而易見的方式編寫邏輯。一旦你知道它有效，那么并且只有在那時(shí)你才應(yīng)該將邏輯折疊到生成器表達(dá)式中，并且只有在你可以這樣做而不避免錯(cuò)誤處理的情況下。

這聽起來(lái)像是很多額外的工作，但我在平常的代碼編寫中中遵循了這個(gè)確切的模式。我對(duì)生成器表達(dá)式的理解通常是我對(duì)抗經(jīng)驗(yàn)不足的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的主要優(yōu)勢(shì)，但我總是先編寫標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)：我不能把浪費(fèi)時(shí)間在調(diào)試生成器表達(dá)式中錯(cuò)誤邏輯上。

以上就是“Python列表解析和生成器表達(dá)式的結(jié)構(gòu)是什么”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會(huì)為大家更新不同的知識(shí)，如果還想學(xué)習(xí)更多的知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章標(biāo)題：Python列表解析和生成器表達(dá)式的結(jié)構(gòu)是什么
轉(zhuǎn)載源于：http://redsoil1982.com.cn/article2/pooiic.html

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