Python列表推导式

一、列表推导

列表推导式又称推导列表。列表推导式是以列表为载体，以推导的方式将数据生成并放在列表中。推导即规则，它支持for循环和筛选模式（if判断模式）。设定一个既定规则在列表中进行数据生成，列表推导式比传统方法更为简洁，代价是放弃一部分的可读性。

二、如何声明列表推导式

最简单的列表推导式，列表结构作为一个承载体

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1 2	list_data=[x for x in range(10)]         #[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

 每循环一次，向列表添加一个x的值，直到for全部完成。　　

三、列表推导式办法与传统方法的比较

推导模式

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1 2 3

list_data=[x for x in range(10)]         #[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(list_data)

 输出结果：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

传统模式

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1 2 3 4

list_data2=[] for count in range(10):     list_data2.append(count) print(list_data2)

输出结果：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

带判断的列表推导式

?

1 2	list_data1=[ x for x in range(10) if x%2==0] print(list_data1)

注意！在列表推导式中没有任何标点符号

for负责数据产生，if负责数据筛选，x负责最终数据输出　　

输出结果：

[0, 2, 4, 6, 8]

?

1 2	list_data=[x for x in range(0,20) if x>5] print(list_data)

输出结果：

[6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

?

1 2	list_data=[x for x in range(0,20) if x>5 and x<15] print(list_data)

 输出结果：

[6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

?

1 2	list_data2=[x**2 for x in range(10) if x%2==0] print(list_data2)

输出结果：

[0, 4, 16, 36, 64]

对推导式里的最终输出数据进行二次加工

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1 2	list_data=[x+10 for x in range(0,20) if x%2==0] print(list_data)

输出结果：

[10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]

?

1 2	List_data=[(x,y) for x in [1,2,3,4,5] if x>3 for y in [6,7,8,9,10]  ] print(List_data)

输出结果：

[(4, 6), (4, 7), (4, 8), (4, 9), (4, 10), (5, 6), (5, 7), (5, 8), (5, 9), (5, 10)]

列表推导式的双for循环

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1 2 3 4

list_data1=[(x,y) for x in range(1,4) for y in range(4,7)] print(list_data1) list_data2=[(x,y) for x in [1,2,3] for y in [4,5,6]] print(list_data2)

先看输出的规律：第一个for的第一个元素与第二个for的每个元素进行组合，组合成一个元组

输出：

[(1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 4), (3, 5), (3, 6)]

[(1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 4), (3, 5), (3, 6)]

等同于以下函数

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1 2 3 4 5 6

a=[1,2,3] b=[4,5,6] for x in a:     for y in b:         list_data.append((x,y)) print(list_data)

 特别注意：

如果返回的是多个值，可以用一个多元数据结构进行返回，如例子中的元组，这样元组可以作为一个元素存在于列表中，推导列表无法一次接受两个元素。　　

列表推导式的for循环对两层列表进行循环

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

#列表推导式 data=[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]] list_data=[y for x in data for y in x] print(list_data) #传统写法 emplist=[] for x in data:     for y in x:         emplist.append(y) print(emplist)

输出结果：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

在字典中进行推导式

?

1 2 3 4

dict_data1={x: x for x in ['name','age','city']} print(dict_data1) dict_data2={str(x): x for x in[1,2,3]} print(dict_data2)

输出结果：

{'name': 'name', 'age': 'age', 'city': 'city'}

{'1': 1, '2': 2, '3': 3}

四、列表推导式的延伸使用

简单的字典推导式构建，注意！字典推导式不再使用方括弧[]

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#列表推导式的延伸使用 fields=['姓名','年龄','城市'] info=['zz',28,'上海'] dict_data={x:y for x,y in zip(fields,info)} print(dict_data) #传统方法 dict_data={} for x,y in zip(fields,info):     dict_data[x]=y

输出结果：{'姓名': 'zz', '年龄': 28, '城市': '上海'}

zip函数，俗称压缩，一对一映射

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#zip函数的使用 fields=['姓名','年龄','城市'] info=['zz',28,'上海'] print(zip(fields,info)) print(list(zip(fields,info))) print(dict(list(zip(fields,info)))) dict_data={x:y for x,y in zip(fields,info)} print(dict_data)

输出结果：

<zip object at 0x00000275ADE80380>
[('姓名', 'zz'), ('年龄', 28), ('城市', '上海')]
{'姓名': 'zz', '年龄': 28, '城市': '上海'}

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#我们先看一下列表的这种操作 my_list1=['5'*10] #观察这个动作实际上是在操作一个元素，并没有对列表进行操作 print(my_list1) #这个动作实际上生成了多个列表并进行了合并 my_list2=['5']*10 #这个动作不可以添加逻辑进去，存在局限性 print(my_list2) #推导列表 my_list=[x for x in range(1000)] print(my_list) # 推导列表的效率，要比传统写法高50%左右 my_list=[] for x in range(10000):     my_list.append(x) print(my_list)

五、列表推导是举例

数据如下：

1、电视6000、空调15000、洗衣机5000、电冰箱8000

2、床12000、衣柜9000、书桌4000、沙发10000、茶几电视柜5000

3、地面8000、墙面5000、吊顶6000、地板10000

输出要求：

1、计算家用电器的总花销

2、计算家具的总花销

3、计算房屋装修的总花销

4、计算全部的总花销

5、输出花销超过5000的项目

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

#电器 electrinic_costs={'电视':6000,'空调':15000,'洗衣机':5000,'电冰箱':8000} #家具 furniture_costs={'床':12000,'衣柜':9000,'书桌':4000,'沙发':10000,'茶几电视柜':5000} #房屋装修 renovation_costs={'地面':8000,'墙面':5000,'吊顶':6000,'地板':10000}   #独立项目合集 electrinic_cost_sum=[electrinic_cost for electrinic_cost in electrinic_costs.values()] print("电器总费用:"+str(sum(electrinic_cost_sum))) furniture_cost_sum=[furniture_cost for furniture_cost in furniture_costs.values()] print("家具总费用:"+str(sum(electrinic_cost_sum))) renovation_cost_sum=[renovation_cost for renovation_cost in furniture_costs.values()] print("房屋装修总费用:"+str(sum(renovation_cost_sum)))   #我们使用copy建立一个新的对象，然后把三个大类放在一起，为计算大于5000的项做好准备 dic_total=electrinic_costs.copy() dic_total.update(furniture_costs) dic_total.update(renovation_costs) #print(dic_total)   result_list=[] morethan5000_item=[k for k in dic_total.keys() if dic_total.get(k)>5000] print(morethan5000_item)

输出结果：

电器总费用:34000

家具总费用:34000

房屋装修总费用:40000

['电视', '空调', '电冰箱', '床', '衣柜', '沙发', '地面', '吊顶', '地板']