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Python 列表推導式使用注意事項

Python教程欄目今天翻譯介紹列表推導式使用的注意事項。

Python 列表推導式使用注意事項

Python 列表推導式使用注意事項

Python 列表推導式并不是給初學者用的,因為它非常反直覺,甚至對于有其他編程語言背景的人也是如此。

我們接觸到 List 的使用時,學習的內(nèi)容都是零散的。所以我們?nèi)鄙僖粋€關于如何在各種各樣的場景下使用 List 的知識體系。

本文提供了一些 List 的使用指南,盡可能涵蓋各個方面。希望本文可以成為你的一站式實用手冊。

使用建議

1.建議使用迭代的方式

使用 List 最基本的方式是以一個可迭代對象為基礎,創(chuàng)建一個 List 對象,這個可迭代對象可以是任意可以迭代元素的Python對象。使用方法如下。

[expression for item in iterable]復制代碼

下面這段代碼展示了一個使用列表相關技術創(chuàng)建 List 對象的例子。在這個例子中,我們定義了一個 Integer 列表,并基于這個對象創(chuàng)建了保存每個數(shù)字的平方數(shù)和立方數(shù)的 List 對象。

>>> # 創(chuàng)建一個 Integer 列表>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> # 創(chuàng)建平方數(shù)和立方數(shù)列表>>> powers = [(x*x, pow(x, 3)) for x in integers]>>> print(powers) [(1, 1), (4, 8), (9, 27), (16, 64), (25, 125), (36, 216)]復制代碼

上面的例子把 List 對象當作迭代器使用。我們應該知道,許多類型的對象也是可迭代的,比如 List、Set、Dictionary 和 String 等等。其他數(shù)據(jù)類型,像 range、map、filter,以及 pandas 包中的 Series、DataFrame,都是可迭代的。下面的代碼演示了某些對象的使用方法。

>>> # 使用 range 對象>>> integer_range = range(5)>>> [x*x for x in integer_range] [0, 1, 4, 9, 16]>>> # 使用 Series 對象 >>> import pandas as pd>>> pd_series = pd.Series(range(5))>>> print(pd_series)0    01    12    23    34    4dtype: int64>>> [x*x for x in pd_series] [0, 1, 4, 9, 16]復制代碼

2.如果只需用到其中的某些元素,應當使用條件判斷語句

假設你需要將符合某種條件的元素歸集起來,并創(chuàng)建一個 list。下面展示了相關的語法。

[expression for item in iterable if condition]復制代碼

if 語句用來實現(xiàn)條件判斷。下面的代碼展示了這種用法的一個簡單示例。

>>> # 同樣創(chuàng)建一個 Integer 列表>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> # 篩選出偶數(shù),創(chuàng)建一個這些偶數(shù)的平方數(shù)列表>>> squares_of_evens = [x*x for x in integers if x % 2 == 0]>>> print((squares_of_evens)) [4, 16, 36]復制代碼

3.使用條件判斷語句

List 對象中還可以使用 if-else 形式的條件判斷,語法如下。

[expression0 if condition else expression1 for item in iterable]復制代碼

這跟前面的那種用法有些類似,別把這兩種用法混淆。在本例中,條件語句本身是一個整體。下面的代碼提供了一個例子。

>>> # 創(chuàng)建一個 Integer 列表>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> # 遍歷 integers 中的元素,如果是偶數(shù),取平方數(shù)存入新的列表>>> # 如果是奇數(shù),取立方數(shù)存入新的列表>>> custom_powers = [x*x if x % 2 == 0 else pow(x, 3) for x in integers]>>> print(custom_powers) [1, 4, 27, 16, 125, 36]復制代碼

4.如果有嵌套結(jié)構(gòu),可以使用嵌套的循環(huán)

有可能可迭代對象中的元素自身也是可迭代的,盡管這種情況不太常見。如果你對嵌套的可迭代對象有興趣,可以使用 for 來實現(xiàn)循環(huán)嵌套。語法如下。

[expression for item_outer in iterable for item_inner in item_outer]  # 與下面的代碼等同 for item_outer in iterable:     for item_inner in item_outer:         expression復制代碼

上面的代碼展示了使用for實現(xiàn)嵌套循環(huán)的例子。

>>> # 創(chuàng)建一個包含元組的列表>>> prices = [('$5.99', '$4.99'), ('$3.5', '$4.5')]>>> # 獲取元組中的每個價格,以此創(chuàng)建一個一維列表>>> prices_formatted = [float(x[1:]) for price_group in prices for x in price_group]>>> print(prices_formatted) [5.99, 4.99, 3.5, 4.5]復制代碼

5.替換高階函數(shù)

有的人比較習慣函數(shù)式編程,比如使用高階函數(shù)也是這種習慣的表現(xiàn)之一。特別說明一下,高階函數(shù)是那些需要使用輸入或輸出參數(shù)的函數(shù)。在 Python 中,常用的高階函數(shù)有 map()filter()。

>>> # 創(chuàng)建一個 integer 類型的列表>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5]>>> # 使用 map 創(chuàng)建平方數(shù)列表>>> squares_mapped = list(map(lambda x: x*x, integers))>>> squares_mapped [1, 4, 9, 16, 25]>>> # 使用列表推導式創(chuàng)建平方數(shù)列表>>> squares_listcomp = [x*x for x in integers]>>> squares_listcomp [1, 4, 9, 16, 25]>>> # 使用 filter 取得 integers 中的偶數(shù)列表>>> filtered_filter = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, integers))>>> filtered_filter [2, 4]>>> # 使用列表推導式取得 integers 中的偶數(shù)列表>>> filterd_listcomp = [x for x in integers if x % 2 == 0]>>> filterd_listcomp [2, 4]復制代碼

從上面的例子可以看出,使用 list 的某些特性比使用高階函數(shù)更具有可讀性,而且也能實現(xiàn)較復雜的嵌套結(jié)構(gòu)。

使用禁忌

1.不要忘了定義構(gòu)造函數(shù)

有人認為列表推導式很酷炫,是 Python 特有的功能,所以為了炫耀自己的 Python 水平,即使有更好替代方案也要使用它。

>>> # 使用 range 創(chuàng)建列表對象>>> numbers = [x for x in range(5)]>>> print(numbers) [0, 1, 2, 3, 4]>>> # 以一個字符串為基礎,創(chuàng)建一個小寫字母的字符列表>>> letters = [x.lower() for x in 'Smith']>>> print(letters) ['s', 'm', 'i', 't', 'h']復制代碼

上述例子中,我們使用了 range 和 string,這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是可迭代的,list()構(gòu)造函數(shù)可以直接使用 iterable 創(chuàng)建一個 list 對象。下面的代碼提供了更合理的解決方案。

>>> # 使用 range 創(chuàng)建列表對象>>> numbers = list(range(5))>>> print(numbers) [0, 1, 2, 3, 4]>>> # 以一個字符串為基礎,創(chuàng)建一個小寫字母的字符列表>>> letters = list('Smith'.lower())>>> print(letters) ['s', 'm', 'i', 't', 'h']復制代碼

2.不要忘了生成器表達式

在 Python 中,生成器是一種特殊的可迭代對象,它會延遲加載元素,直到被請求才會加載。這在處理大量數(shù)據(jù)時會非常高效,它能提升存儲效率。相比之下,list 對象為了方便計數(shù)和索引,一次性創(chuàng)建所有的元素。所以跟生成器相比,在元素個數(shù)相同時,list 需要占用

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