リスト内包表記 は高度な概念だと思うかもしれません。ただし、難しい状況では、1 行だけでコードを簡素化できます。それがどのように機能するかを理解する時が来ました。 例を用いて初心者レベルで説明します。
リスト内包表記とは何ですか?
l2 = [l の x に対して x 1] という表記をよく目にします。これと同じであると言われています:
l2 = [] for x in l: x = x + 1 l2.append(x)
どちらの場合も、l = [10, 100, 1000] で始めると、l2 は次のようになります。
[11, 101, 1001]
最初の構文は、リスト内包表記と呼ばれるものです。
通常の for ループの方が良いかもしれませんが、この記事を終える頃には、リスト内包表記を自信を持って使えるようになることをお約束します!
さらに、ドキュメント https://docs.python.org/3/tutorial/datastructions.html#list-comprehensions から詳細な公式定義を確認してみましょう
リスト内包表記は、リストを作成するための簡潔な方法を提供します。一般的なアプリケーションは、各要素が別のシーケンスまたは反復可能な各メンバーに適用された操作の結果である新しいリストを作成すること、または特定の条件を満たす要素のサブシーケンスを作成することです。
さらに詳しく見てみましょう。リスト内包表記は、新しいリストをより短く簡単に作成できるコードを記述するための別の方法にすぎません。リスト内包の結果はリストなので、それをリストに割り当てます。
定義の 2 番目の部分では、一般的な例について説明します。これは、具体的な例を使用して行う必要があります。
1.
fast_foods = ["Burger", "Pizza", "Tacos", "Fried Chicken", "Hot Dog"] uppercase_fast_foods = [food.upper() for food in fast_foods]
この後、uppercase_fast_foods は次のようになります:
['BURGER', 'PIZZA', 'TACOS', 'FRIED CHICKEN', 'HOT DOG']
upper() 関数を使用して、リスト内の各食品項目を大文字に変更します。その結果、すべての項目が大文字になりました。これは、「各要素が別のシーケンスまたは反復可能な各メンバーに適用されるいくつかの操作の結果である新しいリストを作成する」方法です。
2.
fast_foods = ["Burger", "Pizza", "Tacos", "Fried Chicken", "Hot Dog"] foods_with_space = [food for food in fast_foods if " " in food]
この後、food_with_space は次のようになります:
['Fried Chicken', 'Hot Dog']
上記のコード行は、空白文字を含む項目をリストから取得します。これは、「各要素が別のシーケンスまたは反復可能な各メンバーに適用されるいくつかの操作の結果である新しいリストを作成する」方法です。
リスト内包の例
私は多くの問題でリスト内包表記を使用してきました。なぜなら、あまりにも多くの for ループに遭遇するたびに、「問題ない、単純化するだけだ」と思ったからです。結局のところ、これも同じロジックで、よりクリーンなだけです。 ?
早速ですが、私が思いついた最も関連性の高い例をいくつか紹介します。
1.リストの各要素を変更します
foods = ["Burger", "Fries", "Fried Chicken", "Hot Dog", "Pizza"] foods_with_version = [food + ' - 2024' for food in foods] print(foods_with_version)
出力:
['Burger - 2024', 'Fries - 2024', 'Fried Chicken - 2024', 'Hot Dog - 2024', 'Pizza - 2024']
この例では、食品のリストを取得し、それぞれに「- 2024」を追加します。リスト内包表記を使用して、これらの更新された名前を持つ新しいリストをすばやく作成します。
2.条件に基づいてリストからサブリストを作成します
foods = ["Burger", "Fried Chicken", "Hot Dog", "Fries", "Pizza"] long_foods = [food for food in foods if len(food) > 7] print(long_foods)
出力:
['Fried Chicken']`
この例では、食品のリストを作成し、7 文字を超えるものを除外します。これを達成するために、条件付きのリスト内包表記を使用します。
3.リスト内包表記のある range 関数を使用してリストを作成します
x = [i for i in range(10, 20, 2)] print(x)
出力:
[10, 12, 14, 16, 18]
この例では、range() のリスト内包表記を使用して、10 から 18 の範囲の数値のリストを作成します。
4.リスト内包表記を文字列に適用します
input_string = "hello world" marked_vowels = ['*' if char in 'aeiouAEIOU' else char for char in input_string] print(marked_vowels)
出力:
['h', '*', 'l', 'l', '*', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
この最後の例では、文字列を取得し、その母音にアスタリスク (*) を付けます。リスト内包表記を使用して、元の文字列に基づいて新しいリストを作成します。
結論
この記事では、定義からリスト内包表記をさらに説明するさまざまな例に至るまで、リスト内包表記に関する基本的な洞察をすべて取り上げてきました。すべてが明確になり、今後はリスト内包表記を Python コードに組み込む意欲がさらに高まることを願っています!
以上がPython リストを使用するエレガントでシンプルな方法: リスト内包表記の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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