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淺析Python中的列表解析和生成表達式

列表解析

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在需要改變列表而不是需要新建某列表時，可以使用列表解析。列表解析表達式為：

 
 
 
    
  
  
  
  1. [expr for iter_var in iterable]   
    2. 
  
  
  
  2. [expr for iter_var in iterable if cond_expr]  
    3.

第一種語法：首先迭代iterable里所有內(nèi)容，每一次迭代，都把iterable里相應內(nèi)容放到iter_var中，再在表達式中應用該iter_var的內(nèi)容，最后用表達式的計算值生成一個列表。

第二種語法：加入了判斷語句，只有滿足條件的內(nèi)容才把iterable里相應內(nèi)容放到iter_var中，再在表達式中應用該iter_var的內(nèi)容，最后用表達式的計算值生成一個列表。

舉例如下：

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

一個更復雜的例子：

 
 
 
    
  
  
  
  1. >>> num = [j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 50, i)]  
    2. 
  
  
  
  2. >>> num  
    3. 
  
  
  
  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. 
  
  
  
  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. 
  
  
  
  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. 
  
  
  
  6.   
    7. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1. >>> words = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'.split()  
    2. 
  
  
  
  2. >>> words  
    3. 
  
  
  
  3. ['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']  
    4. 
  
  
  
  4. >>> stuff = [[w.upper(), w.lower(), len(w)] for w in words]  
    5. 
  
  
  
  5. >>> for i in stuff:  
    6. 
  
  
  
  6.     print i  
    7. 
  
  
  
  7.  
    8. 
  
  
  
  8.       
    9. 
  
  
  
  9. ['THE', 'the', 3]  
    10. 
  
  
  
  10. ['QUICK', 'quick', 5]  
    11. 
  
  
  
  11. ['BROWN', 'brown', 5]  
    12. 
  
  
  
  12. ['FOX', 'fox', 3]  
    13. 
  
  
  
  13. ['JUMPS', 'jumps', 5]  
    14. 
  
  
  
  14. ['OVER', 'over', 4]  
    15. 
  
  
  
  15. ['THE', 'the', 3]  
    16. 
  
  
  
  16. ['LAZY', 'lazy', 4]  
    17. 
  
  
  
  17. ['DOG', 'dog', 3]  
    18.

上述代碼的map()實現(xiàn)：

 
 
 
    
  
  
  
  1. >>> stuff = map(lambda w: [w.upper(), w.lower(), len(w)], words)  
    2. 
  
  
  
  2. >>> for i in stuff:  
    3. 
  
  
  
  3. ...     print i  
    4. 
  
  
  
  4. ...   
    5. 
  
  
  
  5. ['THE', 'the', 3]  
    6. 
  
  
  
  6. ['QUICK', 'quick', 5]  
    7. 
  
  
  
  7. ['BROWN', 'brown', 5]  
    8. 
  
  
  
  8. ['FOX', 'fox', 3]  
    9. 
  
  
  
  9. ['JUMPS', 'jumps', 5]  
    10. 
  
  
  
  10. ['OVER', 'over', 4]  
    11. 
  
  
  
  11. ['THE', 'the', 3]  
    12. 
  
  
  
  12. ['LAZY', 'lazy', 4]  
    13. 
  
  
  
  13. ['DOG', 'dog', 3] 
    14.

生成器表達式

生成器表達式是在python2.4中引入的，當序列過長， 而每次只需要獲取一個元素時，應當考慮使用生成器表達式而不是列表解析。生成器表達式的語法和列表解析一樣，只不過生成器表達式是被()括起來的，而不是[]，如下：

 
 
 
    
  
  
  
  1. (expr for iter_var in iterable)   
    2. 
  
  
  
  2. (expr for iter_var in iterable if cond_expr) 
    3.

例：

 
 
 
    
  
  
  
  1. >>> L= (i + 1 for i in range(10) if i % 2)  
    2. 
  
  
  
  2. >>> L  
    3. 
  
  
  
  3.  at 0xb749a52c>  
    4. 
  
  
  
  4. >>> L1=[]  
    5. 
  
  
  
  5. >>> for i in L:  
    6. 
  
  
  
  6. ...     L1.append(i)  
    7. 
  
  
  
  7. ...   
    8. 
  
  
  
  8. >>> L1  
    9. 
  
  
  
  9. [2, 4, 6, 8, 10] 
    10.

生成器表達式并不真正創(chuàng)建數(shù)字列表， 而是返回一個生成器，這個生成器在每次計算出一個條目后，把這個條目“產(chǎn)生”(yield)出來。 生成器表達式使用了“惰性計算”(lazy evaluation，也有翻譯為“延遲求值”，我以為這種按需調(diào)用call by need的方式翻譯為惰性更好一些)，只有在檢索時才被賦值( evaluated)，所以在列表比較長的情況下使用內(nèi)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.

一些說明：

1. 當需要只是執(zhí)行一個循環(huán)的時候盡量使用循環(huán)而不是列表解析，這樣更符合python提倡的直觀性。

 
 
 
    
  
  
  
  1. for item in sequence:  
    2. 
  
  
  
  2.     process(item) 
    3.

2. 當有內(nèi)建的操作或者類型能夠以更直接的方式實現(xiàn)的，不要使用列表解析。

例如復制一個列表時，使用：L1=list(L)即可，不必使用：

 
 
 
    
  
  
  
  1. L1=[x for x in L] 
    2.

3. 當序列過長， 而每次只需要獲取一個元素時，使用生成器表達式。

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

原文鏈接：http://www.cnblogs.com/moinmoin/archive/2011/03/10/lsit-comprehensions-generators.html


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