推导式

推导式

列表推导式

列表推导式生成器表达式以及其他推导式,首先我们先看一下这样的代码,给出一个列表,通过循环,想列表中添加1~10:

li=[]
for i in range(10):
    li.append(i)
print(li)

列表推到式的常用写法:

[结果   for  变量  in   可迭代对象]

ls = [i for i in range(10)]
print(ls)

列表推导式是通过一行来构建你要的列表,列表推导式看起来代码简单,但是出现错误之后很难排查

# 例子:
lst=['python%s'% i for i in range(1,18)]
print(lst)
['python1', 'python2',..]

筛选模式:

print([i for i in range(10) if i>3])
# 结果:
[4, 5, 6, 7, 8, 9]

 

生成器表达式

这个其实就将列表推导式两边的中括号换成小括号就可以了

l=(i for i in range(10))
print(l)
print(l.__next__())
print(l.__next__())
获取到的式

<generator object <genexpr> at 0x000000000244FE08>
0
1

 

生成器表达式也可以进行筛选

获取1-10内能被3整除的数
gen = (i for i in range(1,10) if i %3==0)
for num in gen:
    print(num)

寻找名字中带有两个e的人的名字
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]

不用推导式和表达式:
ls=[]
for i in names:
    for a in i:
        if a.count('e') >=2:
            ls.append(a)
print(ls)

推导式:
gen=(a for i in names  for a in i  if a.count('e')>=2)
for i in gen:
    print(i)

生成器表达式和列表推导式的区别:

1. 列表推导式比较耗内存,一次性加载.生成器表达式几乎不占用内存.使用的时候才分配和使用内存

2. 得到的值不一样,列表推导式得到的是一个列表.生成器表达式获取的是一个生成器

举个例子:

李大锤想吃鸡蛋就上街买了一篮子的鸡蛋放家里,吃的时候拿一个吃的时候拿一个,这样就是一个列表推导式,一次性拿够占地方.

王二麻子也想吃鸡蛋,他上街却买了一只母鸡回家.等他想吃的时候就让母鸡给下鸡蛋,这样就是一个生成器.需要就给你下鸡蛋

生成器的惰性机制: 生成器只有在访问的时候才取值,说白了.你找他要才给你值.不找他要.他是不会执行的.

def func():
    print(111)
    yield 222

g = func()  # 生成器g
g1 = (i for i in g)  # 生成器g1. 但是g1的数据来源于g
g2 = (i for i in g1)  # 生成器g2. 来源g1

# print(list(g))  # 获取g中的数据. 这时func()才会被执行. 打印111.获取到222. g完毕.
# print(list(g1))  # 获取g1中的数据. g1的数据来源是g. 但是g已经取完了. g1 也就没有数据了
# print(list(g2))  # 和g1同理理

这是坑,生成器式要值的时候才能拿到值,不然就没有啦

 字典推导式

根据名字也可以猜出,推导出来的字典

lst1 = ['jay','jj','meet']
lst2 = ['周杰伦','林俊杰','郭宝元']
dic = {lst1[i]:lst2[i] for i in range(len(lst1))}
print(dic)

 

大小写key合并

mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
fun = {a.lower():mcase.get(a.lower(), 0) + mcase.get(a.upper(), 0)for a in mcase.keys()
       if a.lower() in ['a','b']
}
print(fun)

 

快速更换key和键值

la = {'a': 10, 'b': 34}
ls ={v:k for k,v in la.items()}
print(ls)

 

 

 

 

集合推导式

集合推导式可以帮我们直接生成一个集合,集合的特点;无序,不重复 所以集合推导式自带去重功能

lst = [1,2,3,-1,-3,-7,9]
s = {abs(i) for i in lst}
print(s)

总结:

推导式有, 列表推导式, 字典推导式, 集合推导式, 没有元组推导式    

生成器表达式: (结果 for 变量量 in 可迭代对象 if 条件筛选)    

生成器表达式可以直接获取到⽣成器对象. ⽣成器对象可以直接进行for循环. ⽣成器具有惰性机制. 

一个面试题,难度系数99999999课星

def add(a, b):
    return a + b
def test():
    for r_i in range(4):
        yield r_i
g = test()
for n in [2, 10]:
    g = (add(n, i) for i in g)
print(list(g))

提示:惰性机制,不到最后不会拿值

这个题先读,然后分析一下,最后再运行一下