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【Python】列表推导式 ( Python 列表推导式语法 | 列表推导式基础用法 | 列表推导式设置条件表达式用法 | 列表推导式嵌套用法 | 嵌套用法的等价代码分析 )

5 人参与  2024年11月15日 09:21  分类 : 《关注互联网》  评论

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文章目录

一、列表推导式1、列表推导式 语法2、示例分析 - 基础用法3、示例分析 - 条件表达式用法4、示例分析 - 列表推导式嵌套用法5、示例分析 - 列表推导式嵌套用法等价代码





一、列表推导式




1、列表推导式 语法


Python 中的 列表推导式 List Comprehension 用于 从 一个现有的列表 创建 一个新列表 , 使用一行代码 即可 实现 循环 或 条件逻辑 , 生成新的 列表 ;


列表推导式 语法如下 :

new_list = [expression for item in iterable if condition]
iterable 参数 : 一个现有的列表 , 可以迭代的对象 , 比如 列表、元组、字符串等 ;condition 参数 : 可选条件表达式 , 用于过滤 iterable 中的元素 , iterable 列表中 只有 满足 该条件的 元素 , 才会 被 作为 item 参与 expression 表达式计算 ;item 参数 : 如果 没有 condition 参数 , 那么 item 就是 iterable 列表中的每一个元素 ;如果 有 condition 参数 , 那么 item 就是 iterable 列表中 符合 condition 条件 的元素 ; expression 参数 : item 参与计算的 表达式 , 其中有 item 变量 ;

上述语法的等价代码 :

new_list = [expression for item in iterable if condition]

等价于 :

new_list = []for item in iterableif conditionnew_list.append(expression)

2、示例分析 - 基础用法


下面的示例中 , 给出的原始列表 original_list = [1, 2, 3, 4, 5] ,

并且使用列表表达式 new_list = [x * 2 + 1 for x in original_list] 推导出了新的列表 ;

上述列表表达式 没有 给出 条件表达式 , 也就是说 original_list 原始列表 中所有的元素都参与运算 , x 就是 原始列表 中的元素 ;

原始列表 中的 所有的 元素 x , 都参与 x * 2 + 1 表达式计算 , 计算出的结果就是 新列表 中的元素 ;


代码示例 :

# 列表推导式# 原始列表original_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用 列表推导式 推导出新列表new_list = [x * 2 + 1 for x in original_list]# 打印新列表print(new_list)  # 输出: [3, 5, 7, 9, 11]

执行结果 :

[3, 5, 7, 9, 11]

在这里插入图片描述


3、示例分析 - 条件表达式用法


本示例中的 列表推导式

new_list = [x * 2 + 1 for x in original_list if x > 3]

比基础版 列表推导式 ,

new_list = [x * 2 + 1 for x in original_list]

增加了 条件表达式 x > 3 , 凡是 original_list 列表中的 大于 3 的元素 , 才能参与 x * 2 + 1 表达式运算 ;


代码示例 :

# 列表推导式# 原始列表original_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用 列表推导式 推导出新列表new_list = [x * 2 + 1 for x in original_list if x > 3]# 打印新列表print(new_list)  # 输出: [9, 11]

执行结果 :

[9, 11]

在这里插入图片描述


4、示例分析 - 列表推导式嵌套用法


在 列表推导式

new_list = [(x, y) for x in original_list1 for y in original_list2]

中 , for x in original_list1 是 外层的循环 , for y in original_list2 是 内层的循环 ,

外层循环的元素是 original_list1 = ['a', 'b'] , 内层循环的元素是 original_list2 = [1, 2] ,

因此最后输出的结果是 [('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)] ;


如果将 内外层 循环 改变顺序 , 将 for y in original_list2 设置成 外层循环 , 将 for x in original_list1 设置成内层循环 , 则得到的输出结果是 [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')] ;


代码示例 :

# 列表推导式# 原始列表original_list1 = ['a', 'b']original_list2 = [1, 2]# 使用 列表推导式 推导出新列表# for x in original_list1 是外层循环# for y in original_list2 是内层循环new_list = [(x, y) for x in original_list1 for y in original_list2]# 打印新列表print(new_list)  # 输出: [('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)]

执行结果 :

[('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)]

在这里插入图片描述


5、示例分析 - 列表推导式嵌套用法等价代码


在 列表推导式

new_list = [(x, y) for x in original_list1 for y in original_list2]

中 , for x in original_list1 是 外层的循环 , for y in original_list2 是 内层的循环 ,

(x, y) 是 内存循环 的 循环体 中 , 向 new_list 列表中 append 添加的元素 , 循环体内容是 new_list.append( (x,y) ) ;

最终将 列表推导式 转为 普通的 循环代码 , 等价代码如下 :

new_list = []for x in original_list1:    for y in original_list2:        new_list.append( (x,y) )

代码示例 :

# 列表推导式# 原始列表original_list1 = ['a', 'b']original_list2 = [1, 2]# 使用 列表推导式 推导出新列表# for x in original_list1 是外层循环# for y in original_list2 是内层循环# new_list = [(x, y) for x in original_list1 for y in original_list2]# 等同于上述 列表推导式的代码 :new_list = []for x in original_list1:    for y in original_list2:        new_list.append( (x,y) )# 打印新列表print(new_list)  # 输出: [('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)]

执行结果 :

[('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)]

在这里插入图片描述


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