python学习笔记13-推导式

Thu, 10 Jun 2021 00:00:00 +0000

一、列表推导（List Comprehension）

Python中的列表推导（List Comprehension）是一种简洁的构建列表的方法。它允许你从一个已存在的列表（或其他可迭代对象）中快速生成一个新的列表，而不需要编写完整的循环结构。列表推导不仅可以使代码更加简洁，而且在某些情况下还可以提高执行效率。

基本语法：

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[expression for item in iterable]

expression 是对每一个 item 进行处理的表达式，其结果将被添加到新列表中。
item 是可迭代对象 iterable 中的元素。
iterable 是一个可以迭代的对象，比如列表、元组、字符串、集合等。

1. 简单的列表推导

假设我们有一个数字列表，想要创建一个新列表，其中包含原列表中每个元素的平方。

使用for循环的实现方法,这样看起来比较繁琐，而且效率比较低

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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers2 = []
for num in numbers:
 numbers2.append(num**2)
print(numbers2) # [1, 4, 9, 16, 25]

使用列表推导式,这样的代码看起来就非常的整洁，效率也比较好

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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
#首先遍历numbers数组，然后将每一个元素赋值给x，x**2，就是numbers数组中每一个元素**2
numbers2 = [x**2 for x in numbers]
print(numbers2) # [1, 4, 9, 16, 25]

2. 带条件的列表推导

可以在列表推导式中加入条件，满足条件的数据才会进入到最终的列表里面

根据numbers列表使用列表推导式生成一个新列表，但是只获取偶数

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numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
'''
首先先看正常的列表推导式
x for x in numbers
先获取到numbers数组，循环遍历numbers数组，将数组中的每个元素赋值给x
然后x不进行任何操作

接下来就看判断条件
if x % 2 == 0
会判断每一个x，也就是数组中的每一个元素，只有条件为true的元素才会进入到最终的数组中
'''
numbers2 = [x for x in numbers if x % 2 == 0]
print(numbers2) # [2, 4, 6, 8, 10]

3. 嵌套列表推导

列表推导也可以嵌套，以处理更复杂的数据结构。

使用列表推导式获取二维数组中的所有一维数组的元素,并将每个元素加1然后写入到一个新一维数组中

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#定义一个二维数组
numbers = [
 [1,2,3],
 [4,5,6],
 [7,8,9]
]
'''
首先先看 第一个循环
for num in numbers
这段语句就是获取到numbers这个二维数组中的每一个元素，也就是一维数组

然后再看 第二个循环
for x in num
第一个循环把获取到的每一个一维数组赋值给num，现在循环遍历num将每个元素赋值给x

然后x+1,就是每个元素加1，然后赋值给最终的数组
'''
numbers2 = [x+1 for num in numbers for x in num]
print(numbers2) # [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

在嵌套列表推导中，第一个 for 循环遍历外层的可迭代对象（在这个例子中是 numbers 的每一行），而第二个 for 循环遍历内层的可迭代对象（在这个例子中是每行的元素）。

二、集合推导（Set Comprehension）

在Python中，集合推导（Set Comprehension）是一种简洁且强大的工具，用于从一个或多个迭代器快速创建集合（set）。它类似于列表推导（List Comprehension），但结果是一个集合，这意味着结果中的元素是唯一的，且顺序不保证。集合推导的基本语法遵循了集合的特性，即不允许重复元素，并且元素是无序的。

基本语法：

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{expression for item in iterable}

expression：是一个表达式，用于从每个item中生成新的元素。
item：是迭代器iterable中的当前元素。
iterable：是一个可迭代对象，如列表、元组、字符串、字典等。
condition（可选）：是一个条件表达式，用于筛选满足条件的元素。如果条件为真，则当前元素item会被包含在结果集合中。

1. 基本集合推导

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# 创建一个包含1到10的平方数的集合 
squared = {x**2 for x in range(1, 11)} 
print(squared) # 输出可能是 {1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100}，注意顺序可能不同

2. 带条件的集合推导

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# 创建一个包含1到10之间偶数的平方的集合 
even_squared = {x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0} 
print(even_squared) # 输出可能是 {4, 16, 36, 64, 100}，注意顺序可能不同

3. 从字典推导集合

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# 假设我们有一个字典，我们想从它的键中创建一个集合 
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} 
keys_set = {key for key in d} 
print(keys_set) # 输出可能是 {'a', 'b', 'c', 'd'}，注意顺序可能不同

4. 嵌套集合推导

虽然嵌套集合推导不常见，但它们也是可能的。但请注意，这可能会导致代码难以理解和维护。

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# 假设我们有两个列表，我们想找出所有可能的（x, y）对，其中x来自第一个列表，y来自第二个列表 
list1 = [1, 2] 
list2 = [3, 1, 4] 
pairs = {(x, y) for x in list1 for y in list2} 
print(pairs) # 输出可能是 {(1, 3), (1, 1), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4)}，注意顺序可能不同

三、字典推导（Dictionary Comprehension）

Python中的字典推导（Dictionary Comprehension）是一种简洁而强大的方式，用于从可迭代对象（如列表、元组或其他可迭代对象）中创建字典。字典推导类似于列表推导（List Comprehension），但结果是一个字典而不是列表。

基本语法

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{key: value for (key, value) in iterable}

1. 简单的字典推导

假设我们有一个包含元组的列表，每个元组代表一个名字和对应的年龄，我们想将这些数据转换为一个字典：

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people = [('Alice', 30), ('Bob', 25), ('Charlie', 35)] 
 
# 使用字典推导创建字典 
people_dict = {name: age for name, age in people} 
 
print(people_dict) 
# 输出: {'Alice': 30, 'Bob': 25, 'Charlie': 35}

2. 包含条件的字典推导

如果我们只想包含年龄大于30岁的人，可以添加条件表达式：

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people = [('Alice', 30), ('Bob', 25), ('Charlie', 35)] 
 
# 使用字典推导，并添加条件 
people_over_30 = {name: age for name, age in people if age > 30} 
 
print(people_over_30) 
# 输出: {'Charlie': 35}

3. 复杂的键或值计算

假设我们有一个包含员工ID和姓名的列表，但我们想要将员工ID作为键，并将“Employee_”前缀添加到姓名作为值：

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employees = [(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie')] 
 
# 使用字典推导，并计算键和值 
employee_dict = {id: 'Employee_' + name for id, name in employees} 
 
print(employee_dict) 
# 输出: {1: 'Employee_Alice', 2: 'Employee_Bob', 3: 'Employee_Charlie'}

4. 嵌套循环和条件

虽然字典推导中直接使用嵌套循环不是直接支持的（因为字典的键必须是唯一的），但你可以通过其他方式（如列表推导或生成器表达式）来间接实现嵌套逻辑，并在字典推导中使用其结果。不过，对于简单的场景，通常建议避免在字典推导中进行过于复杂的嵌套或条件逻辑，以保持代码的可读性。

推导式 on HanGR的碎碎念

python学习笔记13-推导式

一、列表推导（List Comprehension）

基本语法：

1. 简单的列表推导

2. 带条件的列表推导

3. 嵌套列表推导

二、集合推导（Set Comprehension）

基本语法：

1. 基本集合推导

2. 带条件的集合推导

3. 从字典推导集合

4. 嵌套集合推导

三、字典推导（Dictionary Comprehension）

基本语法

1. 简单的字典推导

2. 包含条件的字典推导

3. 复杂的键或值计算

4. 嵌套循环和条件