7 - 列表解析式-生成器

時間 2019-12-13

標籤列表解析成器简体版

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目錄python

1 解析式

從一個問題來看解析式，現有以下需求：生成一個列表，元素0-9，對每個元素自增1後求平方返回新列表。app

lst = list(range(10))
lst2 = []
for value in lst:
    lst2.append((value + 1) ** 2)
print(lst2)

看起來很容易理解，可是這種需求居然用了5行代碼！下面來看一下列表解析式的寫法。函數

[ (x+1)**2 for x in range(10)]

看起來很是簡潔，屬於Python的風格！哈哈性能

再來看一下，什麼是列表解析式？在Python中列表解析式是一種語法糖，雖然對看似複雜的代碼進行了簡寫，可是編譯器會進行優化，不會由於簡寫而影響效率，反而由於優化提升了效率。另外還介紹了代碼量，減小了出錯的機會，還簡化了代碼，增長了代碼可讀性。學習

2 列表解析式

列表解析式的基本語法是以下優化

[ 返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件]

使用中括號將表達式(推導式)括起來
內部是for循環，if條件可選，能夠是多個可是不支持elif語句
返回一個新的列表

有這樣的賦值語句 newlist = [ print(i) for i in range(10) ]，請問newlist打印出來是什麼？code

In [6]: newlist = [ print(i) for i in range(10) ]           
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

In [7]: newlist 
Out[7]: [None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

爲何是None？由於表達式只會將函數的返回值做爲結果，進行添加，因此當返回值是一個函數操做的對象時，必定要注意函數的返回值！對象

2.1 列表解析式進階

有的時候咱們的代碼須要進行兩個或多個循環，列表解析式進階版本能夠知足這種需求哦。它的語法是：ip

[ 返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件表達式1 if 條件表達式2 ... ]
等同於:
for 元素 in 可迭代對象:
    if 條件表達式1：
        if 條件表達式2：
返回值

[ 返回值 for 元素 in 可迭代對象1 for 元素 in 可迭代對象2 ... ]
等同於：
for 元素1 in 可迭代對象1：
    for 元素2 in 可迭代對象2：
        # if 也能夠加條件判斷
        返回值[1個或多個]

條件表達式能夠是多個，可是不能是elif，多個if是而且的關係
多個循環條件等同於循環嵌套，時間複雜度是O(n*內層循環個數)

例子：內存

20之內，既能被2整除，又能被3整除的列表
[ i for i in range(20) if i % 2 == 0 if i % 3 == 0]


[(i,j) for i in range(10) for j in range(20) if i < 3 if j > 18]
表示當i小於3時，j大於18時，組成一個元素返回

3 其餘解析式

除了列表解析式之外，Python中還存在集合解析式、字典解析式、'元組解析式'。

可不是什麼元組解析式，這行小字你看不到，可不怪我哦。

3.1 集合表達式

語法：{ 返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件 }
列表解析式的中括號換成大括號{}便可
一樣是當即返回一個集合

20之內，既能被2整除，又能被3整除的集合
{ i for i in range(20) if i % 2 == 0 if i % 3 == 0}

注意集合的特性，若是生成了不可hash的元素好比list，那麼是不能生成集合的哦，若是元素重複，集合會去重的哦

3.2 字典解析式

語法：{ 返回值(key:value) for 元素 in 可迭代對象 if 條件 }
列表解析式的中括號換成大括號{}便可
請使用key：value格式
當即返回一個字典

生成一個key爲abcded的字典
{x:y for x in 'abcdef' for y in range(10)}

注意字典的key相同時，後面的賦值會把以前的值覆蓋哦，因此結果是{'a': 9, 'b': 9, 'c': 9, 'd': 9, 'e': 9, 'f': 9}

4 生成器表達式

若是你是從上倒下看的，那麼你可能會奇怪，說好的元組表達式呢？若是你是直接跳轉過來的，那麼請忽略前面這句話。那什麼是生成器表達式呢？
生成器表達式是按需計算(或者惰性求值、延遲計算)的，只有須要的時候才計算值，而列表解析式是直接返回一個新的列表，生成器是一個可迭代對象，迭代器。在使用type命令判斷對象類型時，generator 就表示一個生成器對象

語法：( 返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件表達式 )
列表解析式的中括號換成大括號()便可
延遲計算(惰性計算)
只能迭代一次，不能回頭

g = ((i,j) for i in range(10) for j in range(20) if i < 3 if j > 18)
print(g)  # <generator object <genexpr> at 0x7fca2552b258>
for i in g:
    print(i) # 只能迭代一次，迭代完畢生成器就爲空了哦，

4.1 特色

沒錯，用括號括起來的並非元組表達式，而變成了生成器表達式，它自己因爲惰性計算的特性和其餘解析式有不少不一樣的特性

計算方式
生成器表達式延遲計算(惰性計算)，只有你去向它要，它纔會給你計算，而列表解析式在你執行後，會直接給你生成一個新的列表。
內存佔用
生成器沒有數據，內存佔用極少，它是使用時一個一個返回數據，若是將這些返回的數據合起來佔用的空間也和列表解析式差很少，可是它不是當即須要這麼多空間
計算速度
單看計算時間來看，生成器表達式耗時很是短，列表解析式時長，由於生成器自己並無任何返回值，只是返回了一個生成器對象，列表解析式構造並返回了一個新的列表，因此看起來更耗時了
遍歷
當咱們須要對數據進行遍歷時，因爲生成器是遍歷一次計算一個返給你，而列表解析式執行完畢後直接返回一個新的列表不須要計算，因此性能要優於生成器表達式。

4.2 next函數

除了遍歷咱們還能夠經過next方法來一次一次的獲取生成器的數據

In [8]: g = ((i,j) for i in range(10) for j in range(20) if i < 3 if j > 18)
In [9]: next(g) 
Out[9]: (0, 19)
In [10]: next(g)
Out[10]: (1, 19)
In [11]: next(g)
Out[11]: (2, 19)
In [12]: next(g)   
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration     Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-e734f8aca5ac> in <module>
----> 1 next(g)

StopIteration: 
In [13]:

next()能夠理解爲向生成器要一次數據(撥一下生成器)，當生成器爲空時，就會提示StopIteration異常，for循環幫咱們對StopIteration異常作了處理，尚未學習異常處理的咱們，該怎麼辦呢？其實next方法爲咱們提供了默認值參數，即從生成器中拿不到數據，就返回指定的默認: next(g[, default])。

In [13]: g = ((i,j) for i in range(10) for j in range(20) if i < 3 if j > 18)           
In [14]: next(g, 'None')    
Out[14]: (0, 19)
In [15]: next(g, 'None')    
Out[15]: (1, 19)
In [16]: next(g, 'None')    
Out[16]: (2, 19)
In [17]: next(g, 'None')     # 生成器空了，就返回default指定的默認值 
Out[17]: 'None'
In [18]: next(g, 'None')    
Out[18]: 'None'