建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
Python 推導(dǎo)式是一種獨(dú)特的數(shù)據(jù)處理方式，可以從一個數(shù)據(jù)序列構(gòu)建另一個新的數(shù)據(jù)序列的結(jié)構(gòu)體，下面為大家講解一下Python 推導(dǎo)式使用方法。
創(chuàng)新互聯(lián)是專業(yè)的文縣網(wǎng)站建設(shè)公司，文縣接單;提供成都網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站,網(wǎng)頁設(shè)計(jì),網(wǎng)站設(shè)計(jì),建網(wǎng)站,PHP網(wǎng)站建設(shè)等專業(yè)做網(wǎng)站服務(wù);采用PHP框架,可快速的進(jìn)行文縣網(wǎng)站開發(fā)網(wǎng)頁制作和功能擴(kuò)展;專業(yè)做搜索引擎喜愛的網(wǎng)站,專業(yè)的做網(wǎng)站團(tuán)隊(duì),希望更多企業(yè)前來合作!
1. 推導(dǎo)式分類與用法
1.1 列表推導(dǎo)
列表推導(dǎo)式是一種快速生成列表的方式。它一般用“[]”括起來，例如
>>> [i for i in range(10)]
[0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
這是一種最基本的用法，列表推導(dǎo)式先執(zhí)行for循環(huán)，再把遍歷的元素（或者對元素的一些計(jì)算表達(dá)式）作為列表的元素返回一個列表。
>>> [i*i for i in range(10)]
[0,1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
它就相當(dāng)于
>>> l = []
>>> for i in range(10):
... l.append(i*i)
...
>>>
我們可以用列表推導(dǎo)快速初始化一個二維數(shù)組
m = [[0,0,0],
[0,0,0],
[0,0,0]
]
n = []
for row in range(3):
r = []
for col in range(3):
r.append(0)
n.append(r)
print(n)
用下面的式子就可以得到這個二維數(shù)組
>>> [[0]*3 for i in range(3)]
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
列表推導(dǎo)式有很多種形式
for循環(huán)前面加if…else…
這種生成的元素個數(shù)不會少，只是根據(jù)for循環(huán)的結(jié)果使用不同的表達(dá)式
# 如果i是5的倍數(shù)，結(jié)果是i，否則就是0
>>> [i if i % 5 == 0 else 0 for i in range(20)]
[0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 10, 0, 0, 0, 0, 15, 0, 0, 0, 0]
# 如果是偶數(shù)就加100，奇數(shù)就減100
>>> [i+100 if i % 2 == 0 else i-100 for i in range(10)]
[100, -99, 102, -97, 104, -95, 106, -93, 108, -91]
for循環(huán)后面加if…
這種會只取符合條件的元素，所以元素個數(shù)跟條件相關(guān)
# for循環(huán)的結(jié)果只選擇是偶數(shù)的
>>> [i for i in range(10) if i % 2 == 0]
[0, 2, 4, 6, 8]
# for循環(huán)的結(jié)果只選擇是2和3的倍數(shù)的
>>> [i for i in range(10) if i % 2 == 0 and i % 3 == 0]
[0, 6]
# for循環(huán)的結(jié)果只選擇偶數(shù)，并且應(yīng)用str函數(shù)
>>> [str(i) for i in range(10) if i % 2 == 0]
['0', '2', '4', '6', '8']
嵌套循環(huán)
假如我們展開一個二維矩陣，如下面的m，我們可以用嵌套循環(huán)實(shí)現(xiàn)。
m = [[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
]
n = []
for row in m:
for col in row:
n.append(col)
print(n)
用列表推導(dǎo)，最外層的for循環(huán)得到的row，可以在內(nèi)層中使用
m = [[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
]
n = [col for row in m for col in row]
print(n)
再比如下面這個例子
>>> [a + b for a in '123' for b in 'abc']
['1a', '1b', '1c', '2a', '2b', '2c', '3a', '3b', '3c']
更多用法
列表推導(dǎo)的用法比較靈活，我們不一定要把所有的都掌握，但是要能看懂。
>>> dic = {"k1":"v1","k2":"v2"}
>>> a = [k+":"+v for k,v in dic.items()]
>>> a
['k1:v1', 'k2:v2']
1.2 集合推導(dǎo)
集合推導(dǎo)的語法與列表推導(dǎo)一樣，只是它是用”{}“，而且，集合會自動去重
>>> { i for i in range(10)}
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
>>> { 0 if i % 2 == 0 else 1 for i in range(10)}
{0, 1}
1.3 字典推導(dǎo)
字典推導(dǎo)的語法也與其他的類似，只不過在最前面的格式是key:value，而且也是會去重
>>> { i : i.upper() for i in 'hello world'}
{'h': 'H', 'e': 'E', 'l': 'L', 'o': 'O', ' ': ' ', 'w': 'W', 'r': 'R', 'd': 'D'}
>>> { str(i) : i*i for i in range(10)}
{'0': 0, '1': 1, '2': 4, '3': 9, '4': 16, '5': 25, '6': 36, '7': 49, '8': 64, '9': 81}
1.4 元組推導(dǎo)？不存在的
既然用[]就能做列表推導(dǎo)，那用()是不是就能做元組推導(dǎo)了？不是的，因?yàn)?)被用在了一種特殊的對象上：生成器(generator)。
>>> a = (i for i in range(10))
>>> print(a)
at 0x000001A6100869C8> >>>
type(a)
'generator'>
生成器是一個順序產(chǎn)生元素的對象，只能順序訪問，只能前進(jìn)，而且只能遍歷一次。
可以使用next()函數(shù)取下一個元素，取不到就會報(bào)StopIteration異常，也可以使用for循環(huán)遍歷。
生成式?jīng)]法用下標(biāo)訪問，用next訪問直到報(bào)異常
>>> a = (i for i in range(0,2))
>>> a[0]
Traceback (most recent call last):
File " " , line 1, in
TypeError:
'generator' object is not subscriptable >>> next(a) 0 >>> next(a) 1 >>> next(a) Traceback (most recent call last): File
" " , line 1,
in
StopIteration
用for循環(huán)遍歷
>>> a = (i for i in range(0,2))
>>> for i in a:
... print(i)
...
0
1
先用next訪問，再用for循環(huán)
>>> a = (i for i in range(0,3))
>>> next(a)
0
>>> for i in a:
... print(i)
...
1
2
我們可以加上list,tuple,set等做強(qiáng)轉(zhuǎn)，但是list和set就沒必要了，如果想初始化成tuple，就用tuple做強(qiáng)轉(zhuǎn)。強(qiáng)轉(zhuǎn)的時候不需要再加多余的括號。
>>> a = tuple(i for i in range(0,3))
>>> a
(0, 1, 2)
>>> a = tuple( (i for i in range(0,3)) )
>>> a
(0, 1, 2)
生成式是惰式計(jì)算的，就是你確實(shí)用到這個元素了，它才去計(jì)算，好處就是節(jié)省了內(nèi)存，但是壞處是不能隨機(jī)訪問。
2. 推導(dǎo)式的性能
2.1 列表推導(dǎo)式與循環(huán)的性能
我們用timeit模塊去比較一下性能。
import timeit
def getlist1():
l = []
for i in range(10000):
l.append(i)
return l
def getlist2():
return [i for i in range(10000)]
# 各執(zhí)行10000次
t1 = timeit.timeit('getlist1()',"from __main__ import getlist1", number=10000)
t2 = timeit.timeit('getlist2()',"from __main__ import getlist2", number=10000)
print('循環(huán)方式：',t1)
print('推導(dǎo)式方式：',t2)
執(zhí)行結(jié)果如下：
循環(huán)方式： 5.343517699991935
推導(dǎo)式方式： 2.6003115000057733
可見循環(huán)的方式比推導(dǎo)式慢了一倍，為什么會有這個問題呢？我們直接反編譯看這兩個的區(qū)別，用dis模塊可以反編譯Python代碼，產(chǎn)生字節(jié)碼。
源代碼及行數(shù)如下
getlist1的反編譯如下，左邊紅色對應(yīng)源代碼的行數(shù)，藍(lán)色圈內(nèi)就是第6行代碼對應(yīng)的字節(jié)碼，我們可以看到，它有一個傳參并且調(diào)用方法append的過程，調(diào)用函數(shù)的代價(jià)是比較大的。
再來看一下列表推斷的反編譯結(jié)果
首先從字節(jié)碼數(shù)量上來比列表推斷就比用循環(huán)調(diào)append要少的多，而且列表推斷沒有使用方法調(diào)用，直接用了這個指令LIST_APPEND，在Python官網(wǎng)上的解釋是這樣的。
實(shí)際上這個解釋是有誤導(dǎo)性，字節(jié)碼中使用LIST_APPEND和在Python代碼中調(diào)用append是完全不一樣的，只不過這種底層的東西沒有很多人關(guān)心，它們的功能是一樣的。在2008年的時候就有人給Python代碼提patch，希望能自動將list.append()進(jìn)行優(yōu)化，直接優(yōu)化成LIST_APPEND而不是通過函數(shù)調(diào)用，但是目前還沒被采納。
提出者希望能在編譯的時候加一些選項(xiàng)，比如像gcc可以使用-O1,-O2等進(jìn)行不同級別的優(yōu)化，但是目前CPython是沒有這些選項(xiàng)的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)的Python開發(fā)者并不關(guān)心性能。
如果我們把上面的列表換成集合或者字典，差別會更大，所以能用推導(dǎo)式的地方盡量用推導(dǎo)式，可以提高性能。
2.2 列表推導(dǎo)式與生成器推導(dǎo)式的性能
其實(shí)這兩個并不具備可比性，因?yàn)樯傻慕Y(jié)果并不是一個東西。我們可以很容易的預(yù)測，產(chǎn)生生成器的推導(dǎo)式性能要好于列表推導(dǎo)式，但是用的時候生成器就不如列表了。
import timeit
def getlist1():
return [i for i in range(10000)]
def getlist2():
return (i for i in range(10000))
# 各執(zhí)行10000次
t1 = timeit.timeit('getlist1()',"from __main__ import getlist1", number=10000)
t2 = timeit.timeit('getlist2()',"from __main__ import getlist2", number=10000)
print('列表：',t1)
print('生成器：',t2)
def getlist11():
a = [i for i in range(10000)]
sum = 0
for i in a:
sum += i
def getlist22():
a = (i for i in range(10000))
sum = 0
for i in a:
sum += i
# 各執(zhí)行10000次
t1 = timeit.timeit('getlist11()',"from __main__ import getlist11", number=10000)
t2 = timeit.timeit('getlist22()',"from __main__ import getlist22", number=10000)
print('列表：',t1)
print('生成器：',t2)
執(zhí)行結(jié)果：
列表： 2.5977418000111356
生成器： 0.006076899997424334
列表： 6.336311199993361
生成器： 9.181903699995019
生成器產(chǎn)生的性能遠(yuǎn)大于列表，但是遍歷的時候不如列表，但是總體上看好像生成器好。不過不要忘了，生成器不能隨機(jī)訪問，而且只能用一次。所以這兩種對象，就是在合適的地方用合適的類型，不一定哪一種比哪一種更好。
分享標(biāo)題：講解一下Python推導(dǎo)式
文章鏈接：http://www.dlmjj.cn/article/cdihdsh.html
