python 中的列表解析和生成表达式

优雅、清晰和务实都是python的核心价值观,如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析(  List comprehensions)和生成表达式,通过这两个操作,我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的。

列表解析

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+10for x in range(10) if x>5]
>>> N
[
16, 17, 18, 19]
newlist=[x+5for x in olderlist if x>10]

一个更复杂的例子:

 

>>> num = [j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 50, i)]
>>> num
[4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
 
>>> words ='The quick brown fox jumps over the lazy dog'.split()
>>> words
[
'The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']
>>> stuff = [[w.upper(), w.lower(), len(w)] for w in words]
>>>for i in stuff:
print i


[
'THE', 'the', 3]
[
'QUICK', 'quick', 5]
[
'BROWN', 'brown', 5]
[
'FOX', 'fox', 3]
[
'JUMPS', 'jumps', 5]
[
'OVER', 'over', 4]
[
'THE', 'the', 3]
[
'LAZY', 'lazy', 4]
[
'DOG', 'dog', 3]

上述代码的map()实现:

>>> stuff = map(lambda w: [w.upper(), w.lower(), len(w)], words)
>>>for i in stuff:
...
print i
...
[
'THE', 'the', 3]
[
'QUICK', 'quick', 5]
[
'BROWN', 'brown', 5]
[
'FOX', 'fox', 3]
[
'JUMPS', 'jumps', 5]
[
'OVER', 'over', 4]
[
'THE', 'the', 3]
[
'LAZY', 'lazy', 4]
[
'DOG', 'dog', 3]

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 +1for i in range(10) if i %2)
>>> L
<generator object <genexpr> 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”(lazy evaluation,也有翻译为“延迟求值”,我以为这种按需调用call by need的方式翻译为惰性更好一些),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。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. 当序列过长, 而每次只需要获取一个元素时,使用生成器表达式。

4. 列表解析的性能相比要比map要好,实现相同功能的for循环效率最差(和列表解析相比差两倍)。

5. 列表解析可以转换为 for循环或者使用map(其中可能会用到filter、lambda函数)表达式,但是列表解析更为简单明了,后者会带来更复杂和深层的嵌套。

posted @ 2011-03-10 21:30  TinyZ  阅读(19444)  评论(8编辑  收藏