Python小知识之几种推导式用法示例
前言
Python 推导式是一种独特的数据处理方式,可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。
Python 支持各种数据结构的推导式:
- 列表(list)推导式
- 字典(dict)推导式
- 集合(set)推导式
- 元组(tuple)推导式
1.列表推导式
列表推导式格式为:
[表达式 for 变量 in 列表]
[out_exp_res for out_exp in input_list]
或者
[表达式 for 变量 in 列表 if 条件]
[out_exp_res for out_exp in input_list if condition]
- out_exp_res:列表生成元素表达式,可以是有返回值的函数。
- for out_exp in input_list:迭代 input_list 将 out_exp 传入到 out_exp_res
表达式中。 - if condition:条件语句,可以过滤列表中不符合条件的值。
过滤掉长度小于或等于3的字符串列表,并将剩下的转换成大写字母:
>>> names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith'] >>> new_names = [name.upper()for name in names if len(name)>3] >>> print(new_names) ['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH']
计算 30 以内可以被 3 整除的整数:
>>> multiples = [i for i in range(30) if i % 3 == 0] >>> print(multiples) [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
2.字典推导式
字典推导基本格式:
{ key_expr: value_expr for value in collection } 或 { key_expr: value_expr for value in collection if condition }
使用字符串及其长度创建字典:
listdemo = ['Google','Lizexiong', 'Taobao'] # Python学习交流群:770699889 # 将列表中各字符串值为键,各字符串的长度为值,组成键值对 >>> newdict = {key:len(key) for key in listdemo} >>> newdict {'Google': 6, 'Lizexiong': 6, 'Taobao': 6}
提供三个数字,以三个数字为键,三个数字的平方为值来创建字典:
>>> dic = {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} >>> dic {2: 4, 4: 16, 6: 36} >>> type(dic) <class 'dict'>
3.集合推导式
集合推导式基本格式:
{ expression for item in Sequence } 或 { expression for item in Sequence if conditional }
计算数字 1,2,3 的平方数:
>>> setnew = {i**2 for i in (1,2,3)} >>> setnew {1, 4, 9}
判断不是 abc 的字母并输出:
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'} >>> a {'d', 'r'} >>> type(a) <class 'set'>
4.元组推导式
元组推导式可以利用 range 区间、元组、列表、字典和集合等数据类型,快速生成一个满足指定需求的元组。
元组推导式基本格式:
(expression for item in Sequence ) 或 (expression for item in Sequence if conditional )
元组推导式和列表推导式的用法也完全相同,只是元组推导式是用 () 圆括号将各部分括起来,而列表推导式用的是中括号 [],另外元组推导式返回的结果是一个生成器对象。
例如,我们可以使用下面的代码生成一个包含数字 1~9 的元组:
>>> a = (x for x in range(1,10)) >>> a <generator object <genexpr> at 0x7faf6ee20a50> # 返回的是生成器对象 >>> tuple(a) # 使用 tuple() 函数,可以直接将生成器对象转换成元组 (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
最后
到此这篇关于Python小知识之几种推导式用法的文章就介绍到这了,更多相关Python推导式用法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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