python列表推导式详解

推导式是Python中很强大的、很受欢迎的特性,具有语言简洁,简化代码,速度快等优点。推导式包括:
1.列表推导式
2.字典推导式
3.集合推导式
4.嵌套列表推导式
注意: 字典和集合推导是最近才加入到Python的(Python 2.7 和Python 3.1以上版). 下面简要介绍下:

第一:列表推导式

  列表推导式也叫列表解析式。
  功能:是提供一种方便的列表创建方法,只用一条简洁的表达式即可对得到的元素进行转换变形,所以,列表解析式返回的是一个列表
  格式:用中括号括起来,中间用for语句,后面跟if语句用作判读,满足条件的传到for语句前面用作构建先的列表

  其基本格式如下:

    [expr for value in collection ifcondition]

  过滤条件可有可无,取决于实际应用,只留下表达式;相当于下面这段for循环:   

  result = []
  for value in collection:
   if condition:
  result.append(expression)

  例1:  过滤掉长度小于3的字符串列表,并将剩下的转换成大写字母   

  >>> names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith']
  >>> [name.upper() for name in names if len(name)>3]
  ['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH']

  例2:  求(x,y)其中x是0-5之间的偶数,y是0-5之间的奇数组成的元祖列表

  >>> [(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1]
  [(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]

  例3:  求M中3,6,9组成的列表

  >>> M = [[1,2,3],
  ... [4,5,6],
  ... [7,8,9]]
  >>> M
  [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
  >>> [row[2] for row in M]
  [3, 6, 9]   #或者用下面的方式
  >>> [M[row][2] for row in (0,1,2)]
  [3, 6, 9]

  例4:  求M中斜线1,5,9组成的列表 

  >>> M
  [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
  >>> [M[i][i] for i in range(len(M))]
  [1, 5, 9]

  例5:  求M,N中矩阵和元素的乘积

  >>> M = [[1,2,3],
  ... [4,5,6],
  ... [7,8,9]]
  >>> N = [[2,2,2],
  ... [3,3,3],
  ... [4,4,4]]
    >>> [M[row][col]*N[row][col] for row in range(3) for col in range(3)]
  [2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]
  >>> [[M[row][col]*N[row][col] for col in range(3)] for row in range(3)]
  [[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]]
  >>> [[M[row][col]*N[row][col] for row in range(3)] for col in range(3)]
  [[2, 12, 28], [4, 15, 32], [6, 18, 36]]

  例5:  讲字典中age键,按照条件赋新值

  

  >>> bob
  {'pay': 3000, 'job': 'dev', 'age': 42, 'name': 'Bob Smith'}
  >>> sue
  {'pay': 4000, 'job': 'hdw', 'age': 45, 'name': 'Sue Jones'}
  >>> people = [bob, sue]
  >>> [rec['age']+100 if rec['age'] >= 45 else rec['age'] for rec in people] # 注意for位置
  [42, 145]

第二:字典推导式

  字典和集合推导式是该思想的延续,语法差不多,只不过产生的是集合和字典而已。其基本格式如下:

    { key_expr: value_expr for value in collection if condition }

  例1:  用字典推导式以字符串以及其长度建字典

  >>> strings = ['import','is','with','if','file','exception']
  >>> D = {key: val for val,key in enumerate(strings)}
  >>> D
  {'exception': 5, 'is': 1, 'file': 4, 'import': 0, 'with': 2, 'if': 3}

  例2:  大小写key合并

    mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
mcase_frequency = {
k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0)
for k in mcase.keys()
if k.lower() in ['a','b']
}
print mcase_frequency
# Output: {'a': 17, 'b': 34}

  例3.快速更换key和value

  mcase = {'a': 10, 'b': 34}
  mcase_frequency = {v: k for k, v in mcase.items()}
  print mcase_frequency
  # Output: {10: 'a', 34: 'b'}

第三:集合推导式

  集合推导式跟列表推导式非常相似,唯一区别在于用{}代替[]。其基本格式如下:

  { expr for value in collection if condition }

  例1:  用集合推导建字符串长度的集合

  >>> strings = ['a','is','with','if','file','exception']
  >>> {len(s) for s in strings} #有长度相同的会只留一个,这在实际上也非常有用
  set([1, 2, 4, 9])

第四:嵌套列表推导式

  嵌套列表是指列表中嵌套列表,比如说: 
  >>> L = [[1,2,3],
   [4,5,6],
   [7,8,9]]

   例1: 一个由男人列表和女人列表组成的嵌套列表,取出姓名中带有两个以上字母e的姓名,组成列表

      names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'],
  ['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]

  用for循环实现:

  tmp = []
  for lst in names:
  for name in lst:
  if name.count('e') >= 2:
  tmp.append(name)   print tmp
  #输出结果
  >>>
  ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

  用嵌套列表实现:

  >>> names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'],
  ['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]
  >>> [name for lst in names for name in lst if name.count('e')>=2] #注意遍历顺序,这是实现的关键
  ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

  

本文链接:http://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/6059707.html

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