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Python中的列表解析和生成表达式

作者: 猪跑Lazy  来源: 博客园  发布时间: 2011-03-15 11:13  阅读: 1363 次  推荐: 1   原文链接   [收藏]  
摘要:优雅、清晰和务实都是python的核心价值观,如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析( List comprehensions)和生成表达式,通过这两个操作,我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的。

  优雅、清晰和务实都是python的核心价值观,如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析(  List comprehensions)和生成表达式,通过这两个操作,我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的。

  列表解析

  在需要改变列表而不是需要新建某列表时,可以使用列表解析。列表解析表达式为:

[expr for iter_var in iterable]
[expr
for iter_var in iterable if cond_expr]

  第一种语法:首先迭代iterable里所有内容,每一次迭代,都把iterable里相应内容放到iter_var中,再在表达式中应用该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成一个列表。
  第二种语法:加入了判断语句,只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到iter_var中,再在表达式中应用该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成一个列表。

  举例如下:

1. >>> L= [(x+1,y+1) for x in range(3) for y in range(5)]
2. >>> L
3. [(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4),
(
2, 5), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5)]
1. >>> N=[x+10 for x in range(10) if x>5]
2. >>> N
3. [16, 17, 18, 19]
1. newlist=[x+5 for x in olderlist if x>10]

  一个更复杂的例子:

1. <span style="font-size: 14px;">>>> num = [j for i in range(2, 8) for j in
range(i
*2, 50, i)]
2. >>> num
3. [4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40,
42, 44, 46, 48, 6,
4. 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 8, 12, 16, 20, 24,
 
28, 32, 36, 40,
5. 44, 48, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 14, 21,
 
28, 35, 42, 49]
6. </span>
1. >>> words = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'.split()
2. >>> words
3. ['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']
4. >>> stuff = [[w.upper(), w.lower(), len(w)] for w in words]
5. >>> for i in stuff:
6. print i
7.
8.
9. ['THE', 'the', 3]
10. ['QUICK', 'quick', 5]
11. ['BROWN', 'brown', 5]
12. ['FOX', 'fox', 3]
13. ['JUMPS', 'jumps', 5]
14. ['OVER', 'over', 4]
15. ['THE', 'the', 3]
16. ['LAZY', 'lazy', 4]
17. ['DOG', 'dog', 3]

  上述代码的map()实现:、

>>> stuff = map(lambda w: [w.upper(), w.lower(), len(w)], words)
>>> for i in stuff:
...
print i
...
[
'THE', 'the', 3]
[
'QUICK', 'quick', 5]
[
'BROWN', 'brown', 5]
[
'FOX', 'fox', 3]
[
'JUMPS', 'jumps', 5]
[
'OVER', 'over', 4]
[
'THE', 'the', 3]
[
'LAZY', 'lazy', 4]
[
'DOG', 'dog', 3]

  生成器表达式

  生成器表达式是在python2.4中引入的,当序列过长, 而每次只需要获取一个元素时,应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。生成器表达式的语法和列表解析一样,只不过生成器表达式是被()括起来的,而不是[],如下:

(expr for iter_var in iterable)
(expr
for iter_var in iterable if cond_expr)

  例:

>>> L= (i + 1 for i in range(10) if i % 2)
>>> L
<generator object <genexpr> at 0xb749a52c>
>>> L1=[]
>>> for i in L:
... L1.append(i)
...
>>> L1
[
2, 4, 6, 8, 10]

  生成器表达式并不真正创建数字列表, 而是返回一个生成器,这个生成器在每次计算出一个条目后,把这个条目“产生”(yield)出来。 生成器表达式使用了“惰性计算”(lazy evaluation,也有翻译为“延迟求值”,我以为这种按需调用call by need的方式翻译为惰性更好一些),只有在检索时才被赋值( evaluated),所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。A generator object in python is something like a lazy list. The elements are only evaluated as soon as you iterate over them. 

  一些说明:

  1. 当需要只是执行一个循环的时候尽量使用循环而不是列表解析,这样更符合python提倡的直观性。

for item in sequence:
process(item)

  2. 当有内建的操作或者类型能够以更直接的方式实现的,不要使用列表解析。

  例如复制一个列表时,使用:L1=list(L)即可,不必使用:

L1=[x for x in L]

  3. 当序列过长, 而每次只需要获取一个元素时,使用生成器表达式。、

  4. 列表解析的性能相比要比map要好,参考http://www.qingliangcn.com/2010/02/list-comprehensions%E4%B8%8Elist-map%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%AF%B9%E6%AF%94/

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