1 平方列表
如果你想创建一个包含1到10的平方的列表,你可以这样做:
squares = [] for x in range(10): squares.append(x**2)
这是一个简单的例子,但是使用列表生成式可以更简洁地创建这个列表。
squares = [x**2 for x in range(10)]
这个最简单的列表生成式由方括号开始,方括号内部先是一个表达式,其后跟着一个for语句。列表生成式总是返回一个列表。
2 整除3的数字列表
通常,你可能这样写:
numbers = [] for x in range(100): if x % 3 == 0: numbers.append(x)
你可以在列表生成式里包含一个if语句,来有条件地为列表添加项。为了创建一个包含0到100间能被3整除的数字列表,可以使用列表推导式:
numbers = [x for x in range(100) if x % 3 == 0]
3 找出质数
这通常要使用好几行代码来实现。
noprimes = [] for i in range(2, 8): for j in range(i*2, 50, i): noprimes.append(j) primes = [] for x in range(2, 50): if x not in noprimes: primes.append(x)
不过,你可以使用两个列表生成式来简化代码。
noprimes = [j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 50, i)] primes = [x for x in range(2, 50) if x not in noprimes]
第一行代码在一个列表生成式里使用了多层for循环。第一个循环是外部循环,第二个循环是是内部循环。为了找到质数,我们首先找到一个非质数的列表。通过找出2-7的倍数来产生这个非质数列表。然后我们循环遍历数字并查看每个数字是否在非质数列表。
修正:正如reddit上的shoyer指出的,使用集合(set)来查找noprimes(代码里的属性参数,译者注)效率更高。由于noprimes应该只包含唯一的值,并且我们频繁地去检查一个值是否存在,所以我们应该使用集合。集合的使用语法和列表的使用语法类似,所以我们可以这样使用:
noprimes = set(j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 50, i)) primes = [x for x in range(2, 50) if x not in noprimes]
4 嵌套列表降维
假设你有一个列表的列表(列表里包含列表)或者一个矩阵,
matrix = [[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11]]
并且你想把它降维到一个一维列表。你可以这样做:
flattened = [] for row in matrix: for i in row: flattened.append(i)
使用列表生成式:
flattened = [i for row in matrix for i in row]
这使用了两个for循环去迭代整个矩阵。外层(第一个)循环按行迭代,内部(第二个)循环对该行的每个项进行迭代。
5 模拟多个掷硬币事件
假设需要模拟多次掷硬币事件,其中0表示正面,1表示反面,你可以这样编写代码:
from random import random results = [] for x in range(10): results.append(int(round(random())))
或者使用列表生成式使代码更简洁:
from random import random results = [int(round(random())) for x in range(10)]
这里使用了range函数循环了10次。每一次我们都把random()的输出进行四舍五入。因为random()函数返回一个0到1的浮点数,所以对输出进行四舍五入就会返回0或者1。Round()函数返回一个浮点型数据,使用int()将其转为整型并添加到列表里。
6 移除句子中的元音字母
假设你有一个句子,
sentence = 'Your mother was a hamster'
并且你想移除所有的元音字母。我们可以使用几行代码轻易做到:
vowels = 'aeiou' non_list = [] for l in sentence: if not l in vowels: non_list.append(l) nonvowels = ''.join(non_list)
或者你可以使用列表生成式简化它:
vowels = 'aeiou' nonvowels = ''.join([l for l in sentence if not l in vowels])
这个例子使用列表生成式创建一个字母列表,字母列表的字母来自sentence句子的非元音字母。然后我们把生成的列表传给join()函数去转换为字符串。
修正:正如reddit上的iamadogwhatisthis提出的,这个例子不需要列表生成式。使用生成器(generator)更好:
vowels = 'aeiou' nonvowels = ''.join(l for l in sentence if not l in vowels)
注意,这里去掉了方括号。这是因为join函数接收任意可迭代的数据,包括列表或者生成器。这个没有方括号的语法使用了生成器。这产生(与列表生成式)同样的结果,相对于之前把所有条目包装成一个列表,生成器在我们遍历时才产生相应的条目。这可以使我们不必保存整个列表到内存,并且这对于处理大量数据更有效率。
7 获取目录里的文件名列表
下面的代码将会遍历my_dir目录下的文件,并在files里追加每个以txt为后缀的文件名。
import os files = [] for f in os.listdir('./my_dir'): if f.endswith('.txt'): files.append(f)
这同样可以使用列表生成式简化代码:
import os files = [f for f in os.listdir('./my_dir') if f.endswith('.txt')]
或者你可以获取一个相对路径的列表:
import os files = [os.path.join('./my_dir', f) for f in os.listdir('./my_dir') if f.endswith('.txt')]
感谢reddit上的rasbt提供。
8 将csv文件读取为字典列表
我们常常需要读取和处理csv文件的数据。处理csv数据的一个最有用的方法就是把它转换为一个字典列表。
import csv data = [] for x in csv.DictReader(open('file.csv', 'rU')): data.append(x)
你可以使用列表生成式快速实现:
import csv data = [ x for x in csv.DictReader(open('file.csv', 'rU'))]
DictReader类将会自动地使用csv文件的第一行作为字典的key属性名。DictReader类返回一个将会遍历csv文件所有行的对象。这个文件对象通过open()函数产生。我们提供了open()两个参数–第一个是csv文件名,第二个是模式。在这例子,‘rU'有两个意思。想往常一样,‘r'表示以读模式打开文件。‘U'表明我们将会接受通用换行符–‘n',‘r'和‘rn'。
感谢reddit上的blacwidonsfw提供。

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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