Python进阶语法之列表推导式
Python进阶语法之列表推导式
Python列表推导式是Python中最有魅力的特性之一，它提供了一种优雅、简洁的方式来创建列表。这种语法不仅使得代码更加简洁，易读，而且在某些情况下还可以提高代码的执行效率。接下来，我们将一起深入探索Python列表推导式的魔力。
列表推导式基础
列表推导式（list comprehension）是一种创建列表的语法糖。基本形式如下：
[expression for item in iterable]
这个语句将iterable中的每个item代入expression得到新的元素，然后把这些元素组成一个新的列表。
例如，我们可以用它来创建一个由1到10的平方构成的列表：
squares = [x**2 for x in range(1, 11)]
print(squares) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
添加条件过滤
我们还可以在列表推导式中添加条件过滤元素。语法如下：
[expression for item in iterable if condition]
这个语句将满足condition的item代入expression得到新的元素，然后把这些元素组成一个新的列表。
例如，我们可以创建一个由1到10的所有奇数的平方构成的列表：
odd_squares = [x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 1]
print(odd_squares) # 输出: [1, 9, 25, 49, 81]
嵌套的列表推导式
列表推导式可以嵌套，形式如下：
[expression for item1 in iterable1 for item2 in iterable2]
这将对iterable1和iterable2中的所有元素组合执行expression。
例如，我们可以创建一个两个列表的所有元素的配对列表：
pairs = [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in ['a', 'b', 'c']]
print(pairs)
# 输出: [(1, 'a'), (1, 'b'), (1, 'c'), (2, 'a'), (2, 'b'), (2, 'c'), (3, 'a'), (3, 'b'), (3, 'c')]
列表推导式与性能
列表推导式不仅让代码更易读，更简洁，有时候还能提高代码性能。因为列表推导式是在Python的C实现层级完成的，所以它比等效的for循环快。
例如，考虑以下两种方式创建一个0到9999的平方列表：
# 方法一：for循环
squares1 = []
for x in range(10000):
squares1.append(x**2)
#方法二：列表推导式
squares2 = [x**2 for x in range(10000)]
在大多数环境下，方法二（列表推导式）的运行速度都会比方法一（for循环）快，因为列表推导式的执行是在Python的底层C语言中完成的，减少了Python层面的解释器开销。 但是，请注意，列表推导式也不是万能的。在处理大数据集或者进行复杂计算时，还应该考虑其他工具，例如NumPy和Pandas等。 ## 列表推导式与可读性 虽然列表推导式在许多情况下可以提高代码的可读性，但这并不意味着任何情况下都应该使用它。如果一个列表推导式过于复杂，它可能会使代码更难理解。在这种情况下，使用传统的for循环可能会更好。
以下是一个复杂的列表推导式例子：
result = [(x, y) for x in range(5) if x % 2 == 0 for y in range(5) if y % 2 == 1]
这个列表推导式生成了两个范围内的所有偶数和奇数的配对，但是理解这段代码需要一些时间。相比之下，下面的for循环版本的代码可能更容易理解：
result = []
for x in range(5):
if x % 2 == 0:
for y in range(5):
if y % 2 == 1:
result.append((x, y))
案例
- 将列表中的每个元素都平方
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_lst = [x**2 for x in lst]
print(squared_lst) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
- 过滤掉列表中的偶数
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
odd_lst = [x for x in lst if x % 2 != 0]
print(odd_lst) # 输出 [1, 3, 5]
- 从两个列表中取出所有可能的组合
lst1 = ['a', 'b']
lst2 = [1, 2]
combinations = [(x, y) for x in lst1 for y in lst2]
print(combinations) # 输出 [('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)]
- 将嵌套的列表展开为一个平面的列表
nested_lst = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
flat_lst = [num for inner_lst in nested_lst for num in inner_lst]
print(flat_lst) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
- 计算字符串列表中每个字符串的长度
lst = ['hello', 'world', 'python']
lengths = [len(x) for x in lst]
print(lengths) # 输出 [5, 5, 6]
总的来说，列表推导式是Python的一个强大工具，它可以帮助我们写出更优雅、更简洁的代码，同时还有可能提高代码的性能。但在使用列表推导式时，我们也应该关注代码的可读性，避免写出过于复杂的列表推导式。当推导式过于复杂时，不妨回退使用传统的for循环。