生成器表達(dá)式(Generatorexpression)和列表解析(ListComprehension)

絕大多數(shù)情況下，遍歷一個(gè)集合都是為了對元素應(yīng)用某個(gè)動作或是進(jìn)行篩選。如果看過本文的第二部分，你應(yīng)該還記得有內(nèi)建函數(shù)map和filter提供了這些功能，但Python仍然為這些操作提供了語言級的支持。

(x+1forxinlst)#生成器表達(dá)式，返回迭代器。外部的括號可在用于參數(shù)時(shí)省略。

[x+1forxinlst]#列表解析，返回list

如你所見，生成器表達(dá)式和列表解析(注：這里的翻譯有很多種，比如列表展開、列表推導(dǎo)等等，指的是同一個(gè)意思)的區(qū)別很小，所以人們提到這個(gè)特性時(shí)，簡單起見往往只描述成列表解析。然而由于返回迭代器時(shí)，并不是在一開始就計(jì)算所有的元素，這樣能得到更多的靈活性并且可以避開很多不必要的計(jì)算，所以除非你明確希望返回列表，否則應(yīng)該始終使用生成器表達(dá)式。接下來的文字里我就不區(qū)分這兩種形式了：)

你也可以為列表解析提供if子句進(jìn)行篩選：

1(x+1forxinlstifx!=0)

或者提供多條for子句進(jìn)行嵌套循環(huán)，嵌套次序就是for子句的順序：

1((x,y)forxinrange(3)foryinrange(x))

列表解析就是鮮明的Pythonic。我常遇到兩個(gè)使用列表解析的問題，本應(yīng)歸屬于最佳實(shí)踐，但這兩個(gè)問題非常典型，所以不妨在這里提一下：

第一個(gè)問題是，因?yàn)閷υ貞?yīng)用的動作太復(fù)雜，不能用一個(gè)表達(dá)式寫出來，所以不使用列表解析。這是典型的思想沒有轉(zhuǎn)變的例子，如果我們將動作封裝成函數(shù)，那不就是一個(gè)表達(dá)式了么?

第二個(gè)問題是，因?yàn)閕f子句里的條件需要計(jì)算，同時(shí)結(jié)果也需要進(jìn)行同樣的計(jì)算，不希望計(jì)算兩遍，就像這樣：

1(x.doSomething()forxinlstifx.doSomething()>0)

這樣寫確實(shí)很糟糕，但組合一下列表解析即可解決：

1(xforxin(y.doSomething()foryinlst)ifx>0)

內(nèi)部的列表解析變量其實(shí)也可以用x，但為清晰起見我們改成了y?；蛘吒宄?，可以寫成兩個(gè)表達(dá)式：

tmp=(x.doSomething()forxinlst)

(xforxintmpifx>0)

列表解析可以替代絕大多數(shù)需要用到map和filter的場合，可能正因?yàn)榇耍撵o態(tài)檢查工具pylint將map和filter的使用列為了警告。

以上內(nèi)容為大家介紹了Python生成表達(dá)式和列表解析，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。