列表推导式和类似结构在 Python 中如何工作？

Python 中的列表理解和类似结构是什么？

列表理解提供了一种在 Python 中创建列表的简洁方法，其中每个元素是通过各种操作从一系列值中派生出来。类似地，还存在其他推导式：集合推导式、字典推导式和生成器表达式。

列表推导式如何工作：

列表推导式利用 for 循环进行迭代序列并生成一个新列表。其语法是[序列中项目的表达式]，其中表达式表示应用于序列中每个项目的转换。例如，[x ** 2 for x in range(10)] 对 0-9 范围内的每个元素进行平方。

列表理解的变体：

• 使用 if/else: 根据条件过滤项目，例如 [x for x in range(10) if x % 2].
• 嵌套推导式： 生成具有多个嵌套级别的列表，例如 [j for x in [[1, 2, 3], [4 , 5, 6]] for j in x]。

其他理解构造：

• 集合推导式： 创建集合，消除重复元素，例如，{x for x in [1, 1, 2, 3, 3]}。
• 字典推导式： 使用 {key: 创建字典： value for key, value in ...}，例如，{i: i ** 2 for i in range(5)}.
• 生成器表达式： 创建生成器，返回迭代器序列，例如 (i for i in range(5))。

实际使用案例：

列表理解为各种数据操作任务提供了一种干净且通用的方法：

• 转换数据，例如，将数字映射到正方形。
• 过滤数据，例如选择奇数。
• 组合多个来源的数据，例如，从字典中提取值。
• 生成复杂的数据结构，例如嵌套列表。

以上是列表推导式和类似结构在 Python 中如何工作？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！