python列表解析

python列表解析

 (2012-12-11 22:22:07)

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今天在看python列表解析时有些困惑，上网后看到有很多解读，大概清楚了其用法，不过个人感觉是能不用则不用，虽然其功能强大，但可读性太低，不利于团队合作开发。大致整理如下：

列表解析表示你可以在一行中使用一个for循环将所有值放到一个列表当中。列表解析甚至能做更复杂的事情，比如挑选出符合要求的值放入列表。

python列表解析属于python的迭代中的一种，相比python for循环速度会快很多。下面看下python列表解析是怎么工作的。 example: a = [x+2 for x in range(10)] print a 输出的结果： [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

下面说下上面这个例子的执行过程： python会在解释器里对range(10)进行迭代，依次把列表里的内容取出来，赋值给最左边的x,然后执行x+2的操作，并且把执行好的结果保存在列表里。等range(10)迭代完以后就新生成了一个列表，结果就是[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]，从上面可以看出，这也是建立python 列表的一个方法。

上面的例子如果用python for 循环来实现，那会是什么样的呢？ a = [] for i in range(10): a.append(i+2)

print a

输出的结果： [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

从上面可以看的出来，python列表解析比python for循环解析列表的代码量会更少，解析速度会更快，写起来也更酷，自己单独写脚本的话，会非常的简便，但是它也有不足之处，它的可读性不太好，特别是在团队开发的话，适当的还是少用点，这样通用性比较好，对大家也有好处。

在需要改变列表而不是需要新建某列表时，可以使用列表解析。列表解析表达式为： 
[expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_expr]

第一种语法：首先迭代iterable里所有内容，每一次迭代，都把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应用该iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。 

第二种语法：加入了判断语句，只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应用该iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。 
举例如下:

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

生成器表达式 生成器表达式是在python2.4中引入的，当序列过长， 而每次只需要获取一个元素时，应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。生成器表达式的语法和列表解析一样，只不过生成器表达式是被（）括起来的，而不是[]，如下：

(expr for iter_var in iterable)  (expr for iter_var in iterable if cond_expr) 

例：

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

生成器表达式并不真正创建数字列表， 而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”(yield)出来。 生成器表达式使用了“惰性计算”,只有在检索时才被赋值（evaluated），所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。
一些说明： 
1. 当需要只是执行一个循环的时候尽量使用循环而不是列表解析，这样更符合python提倡的直观性。

for item in sequence:  process(item) 

2. 当有内建的操作或者类型能够以更直接的方式实现的，不要使用列表解析。
例如复制一个列表时，使用：L1=list（L）即可，不必使用：

L1=[x for x in L] 

3. 如果需要对每个元素都调用并且返回结果时，应使用L1=map(f,L), 而不是 L1=[f(x) for x in L]

附上两个原文链接：http://www.cnblogs.com/wanpython/archive/2010/06/05/1752410.html

http://www.jb51.net/article/26520.htm

参考书籍《python核心编程》