Liste des compréhensions dans Python

La compréhension de la liste Python fournit une manière concise d'écriture de code, qui vous permet de calculer simultanément la valeur d'une expression et de le affecter à une variable. En utilisant l'opérateur de morse (: =), nous pouvons optimiser le code:

square_cubes = [res if (res := n**2) % 9 == 0 or res % 4 == 0 else n**3 for n in range(1, 11)]
print(square_cubes)  # 输出: [1, 4, 9, 16, 125, 36, 343, 64, 81, 100]

Ici, nous stockons les variables res pour stocker les résultats de calcul n**2 et les réutiliser dans le code ultérieur pour éviter les calculs répétés.

Liste de la compréhension des boucles imbriquées

La compréhension de la liste prend en charge les boucles imbriquées, et il n'y a pas de limite sur le nombre de boucles. Mais il convient de noter que la séquence de boucle doit être cohérente avec le code d'origine. Vous pouvez également ajouter des conditions en option for après chaque cycle for. La structure de compréhension de la liste des boucles imbriquées if est la suivante: for

[  for  in  (可选 if )
              for  in  (可选 if )
              for  in  (可选 if )
              ... ]

L'exemple suivant démontre une compréhension de la liste des boucles imbriquées pour générer des tables de multiplication:

multiplications = []
for i in range(1, 4):
    for n in range(1, 11):
        multiplications.append(i*n)
print(multiplications) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

Convertissez-le en compréhension de la liste:

multiplications = [i*n for i in range(1,4) for n in range(1,11)]
print(multiplications) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

La compréhension de la liste peut également être utilisée pour aplatir les listes imbriquées:

matrix = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12],
]
flatten = [n for row in matrix for n in row]
print(flatten) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

Compréhension de la liste imbriquée

La compréhension de la liste imbriquée est différente de la compréhension de la liste des boucles imbriquées. Le premier est une dérivation imbriquée interne déduite, tandis que la seconde est une boucle imbriquée interne de boucle. Par exemple, la matrice transposait:

Utilisez une boucle normale:

matrix = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12],
]
transpose = []
for i in range(4):
    temp = []
    for row in matrix:
        temp.append(row[i])
    transpose.append(temp)
print(transpose) # 输出: [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Utiliser la compréhension de la liste imbriquée:

matrix = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12],
]
transpose = [[row[n] for row in matrix] for n in range(4)]
print(transpose) # 输出: [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

DÉRIVATION SET et DICTIONNAIRE

Le concept de compréhension de la liste s'applique également aux compréhensions des ensembles et du dictionnaire. Le dictionnaire est utilisé pour stocker les paires de valeurs clés:

squares_cubes = {n: n**2 if n%2 == 0 else n**3 for n in range(1,11)}
print(squares_cubes) # 输出: {1: 1, 2: 4, 3: 27, 4: 16, 5: 125, 6: 36, 7: 343, 8: 64, 9: 729, 10: 100}

La dérivation des ensembles est utilisée pour créer des ensembles non ordonnés:

import random
non_multiples = {n for n in random.sample(range(0, 1001), 20) if n not in range(0, 1001, 9)}
print(non_multiples) # 输出 (示例): {3, 165, 807, 574, 745, 266, 616, 44, 12, 910, 336, 145, 755, 179, 25, 796, 926}

Résumé

Cet article présente les compréhensions de la liste Python et leurs applications dans l'optimisation du code, y compris les boucles imbriquées, les dérivations imbriquées et les dérivations de collecte et de dictionnaire. Il convient de noter que pour des boucles imbriquées complexes, afin d'améliorer la lisibilité du code, la compréhension de la liste peut être divisée en plusieurs lignes. Il est recommandé de choisir la méthode appropriée en fonction de la situation réelle, en tenant compte de l'efficacité du code et de la lisibilité.

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