Python 是一種極其多樣化和強(qiáng)大的編程語(yǔ)言！當(dāng)需要解決一個(gè)問題時(shí)，它有著不同的方法。在本文中，我將向您展示列表解析式（List Comprehension）。我們將討論如何使用它？什么時(shí)候該或不該使用它？小伙伴們，把全文都讀下來(lái)把！

列表解析式的優(yōu)勢(shì)

• 比循環(huán)更節(jié)省時(shí)間和空間。
• 需要更少的代碼行。
• 可將迭代語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為公式。

如何在 Python 中創(chuàng)建列表

列表解析式是一種基于現(xiàn)有列表創(chuàng)建列表的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。讓我們來(lái)看看創(chuàng)建列表的不同實(shí)現(xiàn)

循環(huán)

循環(huán)是創(chuàng)建列表的傳統(tǒng)方式。不管你使用什么樣的循環(huán)。要以這種方式創(chuàng)建列表，您應(yīng)該：

1. 實(shí)例化一個(gè)空列表。
2. 循環(huán)遍歷一個(gè)可迭代的（如?range）的元素。
3. 將每個(gè)元素附加到列表的末尾。

   

   輸出：

   

   在此示例中，您實(shí)例化了一個(gè)空列表?numbers。然后使用?for?循環(huán)迭代?range(10)?并使用?append()?方法將每個(gè)數(shù)字附加到列表的末尾。

   map() 對(duì)象

   map()?是創(chuàng)建列表的另一種方法。您需要向?map()?傳遞一個(gè)函數(shù)和一個(gè)可迭代對(duì)象，之后它會(huì)創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象。該對(duì)象包含使用指定函數(shù)執(zhí)行每個(gè)迭代元素所獲得的輸出。

   例如，我們將呈現(xiàn)在某些產(chǎn)品的價(jià)格中增加增值稅的任務(wù)。

   

   您已經(jīng)構(gòu)建了?add_vat()?函數(shù)并創(chuàng)建了?prices?可迭代對(duì)象。您將這兩個(gè)參數(shù)都傳遞給?map()?并收集生成的?map?對(duì)象?grand_prices，或者您可以使用?list()?輕松地將其轉(zhuǎn)換為列表。

   輸出：

   

   列表解析式

   現(xiàn)在，讓我們看一下列表解析式方法！這確實(shí)是 Python 風(fēng)格，并且是創(chuàng)建列表的更好方法。為了弄清楚這種方法有多強(qiáng)大，我們用一個(gè)單行代碼來(lái)重寫那個(gè)循環(huán)示例。

   

   輸出

   

   正如您所見，這是一種不可思議的方法！列表解析式看起來(lái)足夠可讀，您不需要編寫更多代碼，而只需一行。

   為了更好地理解列表，請(qǐng)查看以下語(yǔ)法格式：

   

   哪種方法更有效

   好的，我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了如何使用循環(huán)、map()?和列表解析式來(lái)創(chuàng)建列表，在您的腦海中可能會(huì)提出“哪種方法更有效”的問題。我們來(lái)分析一下吧！

   

   輸出：

   

   正如我們現(xiàn)在所看到的，創(chuàng)建列表的最優(yōu)的方法是?map()，排在第二位的是列表解析式，最后是循環(huán)。

   但是，方法的選擇應(yīng)取決于您想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

   • 使用?map()?可以使你的代碼更高效。
   • 使用循環(huán)可以使代碼的思路展現(xiàn)更加清晰。
   • 使用列表解析式可以您使代碼更加緊湊，且較高效。這是創(chuàng)建列表的最佳方式，因?yàn)檫@種方式可讀性最強(qiáng)。

   高級(jí)解析式

   條件邏輯

   早些時(shí)候，我向您展示了這個(gè)公式：

   

   公式可能有些不完整。對(duì)解析式的更加完整描述增加了對(duì)可選條件的支持。將條件邏輯添加到列表解析式的最常見方法是在表達(dá)式的末尾添加條件：

   

   在這里，您的條件語(yǔ)句正好位于右邊的括號(hào)中。

   條件很重要，因?yàn)樗鼈冊(cè)试S列表解析式過濾掉不需要的值，這在一般情況下也可以調(diào)用?filter()：

   

   輸出：

   

   正如您所看到的那樣，這個(gè)解析式收集了可被 2 整除且沒有余數(shù)的數(shù)字。

   如果您需要更復(fù)雜的過濾器，那么您甚至可以將條件邏輯移動(dòng)到單獨(dú)的函數(shù)中。

   

   輸出：

   

   您構(gòu)建?is_prime(number)?以確定是否是素?cái)?shù)并返回布爾值。接下來(lái)，您應(yīng)該將函數(shù)添加到解析式的條件中。

   該公式允許您使用條件邏輯從幾個(gè)可能的輸出選項(xiàng)中進(jìn)行選擇。例如，您有一個(gè)產(chǎn)品價(jià)格表，若有負(fù)數(shù)，您應(yīng)將其轉(zhuǎn)換為正數(shù)：

   

   輸出：

   

   在這里，您的表達(dá)式?price?有一個(gè)條件語(yǔ)句，如果?price > 0 else price*-1。這會(huì)告訴 Python，如果價(jià)格為正，則輸出價(jià)格值；但如果價(jià)格為負(fù)，則將價(jià)格轉(zhuǎn)換為正值。該功能很強(qiáng)大，考慮將條件邏輯視為其自身的函數(shù)的確是很有用的：

   

   輸出：

   

   集合解析式

   您還可以創(chuàng)建一個(gè)集合解析式！它基本與列表解析式相同。不同之處在于集合解析式不包含重復(fù)項(xiàng)。您可以通過使用花括號(hào)取代方括號(hào)來(lái)創(chuàng)建集合解析式：

   

   輸出：

   

   你的集合解析式只包含唯一的字母。這與列表不同，集合不保證項(xiàng)目將以特定順序存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這就是為什么集合輸出的第二個(gè)字母是?e，即使字符串中的第二個(gè)字母是?x。

   字典解析式

   字典解析式也是是類似的，但需要定義一個(gè)鍵：

   

   輸出：

   

   要?jiǎng)?chuàng)建?word_order?字典，請(qǐng)?jiān)诒磉_(dá)式中使用花括號(hào) ({}) 以及鍵值對(duì) (el: ind+1)。

   海象運(yùn)算符

   Python 3.8 中引入的海象運(yùn)算符允許您一次解決兩個(gè)問題：為變量賦值，返回該值。

   假設(shè)您需要對(duì)將返回溫度數(shù)據(jù)的 API 應(yīng)用十次。您想要的只是 100 華氏度以上的結(jié)果。而每個(gè)請(qǐng)求可能都會(huì)返回不同的數(shù)據(jù)。在這種情況下，沒有辦法在 Python 中使用列表解析式來(lái)解決問題。可迭代成員（如果有條件）的公式表達(dá)式無(wú)法讓條件將數(shù)據(jù)分配給表達(dá)式可以訪問的變量。

   海象運(yùn)算符解決了這個(gè)問題。它允許您在執(zhí)行表達(dá)式的同時(shí)將輸出值分配給變量。以下示例顯示了這是如何實(shí)現(xiàn)的，使用?get_weather_data()?生成偽天氣數(shù)據(jù)：

   

   輸出：

   

   什么時(shí)候不要使用解析式

   列表解析式非常有用，它可以幫助您編寫清晰且易于閱讀和調(diào)試的代碼。但在某些情況下，它們可能會(huì)使您的代碼運(yùn)行速度變慢或使用更多內(nèi)存。如果它讓您的代碼效率更低或更難理解，那么可以考慮選擇另一種方式。

   注意嵌套的解析式

   可以通過嵌套解析式以創(chuàng)建列表、字典和集合的組合集合（譯者注：這個(gè)集合不是指 set 對(duì)象類型，而是 collection，泛指容器）。例如，假設(shè)一家公司正在跟蹤一年中五個(gè)不同城市的收入。存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)的完美數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以是嵌套在字典解析式中的列表解析式。

   

   輸出：

   

   您使用字典解析式創(chuàng)建了?budgets?容器。該表達(dá)式是一個(gè)鍵值對(duì)，其中包含另一個(gè)解析式。此代碼將快速生成城市中每個(gè)?city?的數(shù)據(jù)列表。

   嵌套列表是創(chuàng)建矩陣的常用方法，通常用于數(shù)學(xué)目的。查看下面的代碼塊：

   

   輸出：

   

   外部列表解析式?[... for y in range(6)]?創(chuàng)建了六行，而內(nèi)部列表解析式?[x for x in range(7)]?將用值填充這些行中的每一行。

   到目前為止，每個(gè)嵌套解析式的目標(biāo)都是真正且直觀的。但是，還有一些其他情況，例如創(chuàng)建扁平化的嵌套列表，其中的邏輯可以使您的代碼非常難以閱讀。讓我們看下面的例子，使用嵌套列表解析式來(lái)展平一個(gè)矩陣：

   

   輸出：

   

   扁平化矩陣的代碼確實(shí)很簡(jiǎn)潔，但是太難理解了，您應(yīng)該花點(diǎn)時(shí)間弄清楚它是如何工作的。另一方面，如果您使用?for?循環(huán)來(lái)展平相同的矩陣，那么您的代碼將更加簡(jiǎn)單易讀：

   

   輸出：

   

   現(xiàn)在，您可以看到代碼一次遍歷矩陣的一行，在移動(dòng)到下一行之前取出該行中的所有元素。

   雖然嵌套列表解析式可能看起來(lái)更具有 Python 風(fēng)格，但對(duì)于能夠編寫出您的團(tuán)隊(duì)可以輕松理解和修改的代碼來(lái)才是更加最重要的。當(dāng)選擇一個(gè)方法時(shí)，您應(yīng)該根據(jù)解析式是有助于還是有損于可讀性來(lái)做出相應(yīng)的判斷。

   為大型數(shù)據(jù)集使用生成器

   Python 中的列表解析式通過將整個(gè)列表存儲(chǔ)到內(nèi)存中來(lái)工作。對(duì)于小型至中型列表這通常很好。如果您想將前一千個(gè)整數(shù)相加，那么列表解析式將輕松地解決此任務(wù)：

   

   輸出：499500

   但是，如果您需要對(duì)十億個(gè)數(shù)字求和呢？您可以嘗試執(zhí)行此操作，但您的計(jì)算機(jī)可能不會(huì)有響應(yīng)。這是可能因?yàn)橛?jì)算機(jī)中分配大量?jī)?nèi)存。也許您是因?yàn)橛?jì)算機(jī)沒有如此多的內(nèi)存資源。

   例如，你想要一些第一個(gè)十億整數(shù)，那么讓我們使用生成器！這可能多需要一些時(shí)間，但計(jì)算機(jī)應(yīng)該可以克服它：

   

   輸出：

   

   讓我們來(lái)對(duì)比一下哪種方法是更優(yōu)的！

   

   輸出：

   

   正如您所見，生成器比?map()?高效得多。

   總結(jié)

   本文向您介紹了列表解析式，以及如何使用它來(lái)解決復(fù)雜的任務(wù)，而不會(huì)使您的代碼變得過于困難。

   現(xiàn)在你：

   • 學(xué)習(xí)了幾種創(chuàng)建列表的替代方法。
   • 找出每種方法的優(yōu)點(diǎn)。
   • 可以簡(jiǎn)化循環(huán)和 map() 調(diào)用列表解析式。
   • 理解了一種將條件邏輯添加到解析式中的方法。
   • 可以創(chuàng)建集合和字典解析式。
   • 學(xué)會(huì)了何時(shí)不使用解析式。

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