Python 高级编程之列表推导式

1. 一个简单的例子

在Python中,如果我们想修改列表中所有元素的值,可以使用 for 循环语句来实现。

例如,将一个列表中的每个元素都替换为它的平方:

>>> L = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> for i in range(len(L)):
...     L[i] = L[i] ** 2
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25]

另一种优雅的实现方式就是使用列表推导式(List Comprehensions):

>>> L = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> L = [x ** 2 for x in L]
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25]

2. 基本语法

我们具体来分析上面给出的例子

>>> L = [x ** 2 for x in L]

我们将列表推导式写在一个方括号内,因为它最终构建的是一个列表。

列表推导式主要由两部分构成:

  • 循环变量表达式( x ** 2
  • for 循环头部( for x in L

是不是非常简单!

3. 工作原理

Python在执行列表推导式时,会对可迭代对象 L 进行迭代,将每一次迭代的值赋给循环变量 x ,然后收集变量表达式 x ** 2 的计算结果,最终由这些结果构成了新的列表,也就是列表推导式所返回的值。

只要支持 for 循环进行迭代的对象,都可以对它使用列表推导式。

例如,我们将一个字符串进行移位处理:

>>> S = 'abcde'
>>> S = ''.join([chr(ord(c)+1) for c in S])
>>> S
'bcdef'

4. 高级语法

除了像上面介绍的 [x ** 2 for x in L] 这种基本语法之外,列表推导式还有一些高级的扩展。

4.1. 带有if语句

我们可以在 for 语句后面跟上一个 if 判断语句,用于过滤掉那些不满足条件的结果项。

例如,我想去除列表中所有的偶数项,保留奇数项,可以这么写:

>>> L = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> L = [x for x in L if x % 2 != 0]
>>> L
[1, 3, 5]

4.2. 带有for嵌套

在复杂一点的列表推导式中,可以嵌套有多个 for 语句。按照从左至右的顺序,分别是外层循环到内层循环。

例如:

>>> [x + y for x in 'ab' for y in 'jk']
['aj', 'ak', 'bj', 'bk']

4.3. 既有if语句又有for嵌套

列表推导式可以带任意数量的嵌套 for 循环,并且每一个 for 循环后面都有可选的 if 语句。

通用语法:

[ expression for x in X [if condition]
             for y in Y [if condition]
             ...
             for n in N [if condition] ]

例如,下面的代码输出了0~4之间的偶数和奇数的组合。

>>> [(x, y) for x in range(5) if x % 2 == 0 for y in range(5) if y % 2 == 1]
[(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]

等价于下面的一般 for 循环:

>>> L = []
>>> for x in range(5):
...     if x % 2 == 0:
...         for y in range(5):
...             if y % 2 == 1:
...                 L.append((x, y))
>>> L
[(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]

4.4. 列表推导式生成矩阵

生成矩阵的方式有多种,例如手动赋值、一般for循环,还有就是列表推导式。如果我们要用列表推导式生成下面的矩阵,可以怎么写?

>>> M = [[1, 2, 3],
... [4, 5, 6],
... [7, 8, 9]]

一种方法是:

>>> M = [[x, x+1, x+2] for x in [1, 4, 7]]
>>> M
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

矩阵的列数少时可以使用这种方法。

如果矩阵的列数较多,我们可以使用另外一种方式:在循环变量的表达式中使用列表推导式。

具体代码如下:

>>> M = [[y for y in range(x, x+3)] for x in [1, 4, 7]]
>>> M
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

与之前带 for 嵌套的语法不同,这个例子中,实际使用的是最基本的 [expression for x in L] 语法,只有一个 for 语句。

复杂的地方在于前面的变量表达式 expression 不再是简单的变量运算,而是一个列表推导式,在这个例子中就是 [y for y in range(x, x+3)]
内层的列表推导式返回一个行向量,而这些行向量经由外层的列表推导式,最终形成一个二维列表,也就是我们想要的矩阵。

当然,在实际的应用中不能单纯追求代码的简洁,还要考虑到代码的可读性和维护成本。
如果代码变得过于复杂,不易于理解,我们宁可多写几行代码来增加它的可读性。

5. 生成器表达式

生成器表达式与列表推导式的语法相同,区别在于生成器表达式的外面使用圆括号,而列表推导式使用方括号。

有关生成器的介绍,请参考这篇文章:《Python高级编程之初识生成器》

6. 集合推导式和字典推导式

注意:集合推导式和字典推导式只有在Python2.7以及之后的版本中才有,Python2.7之前的版本不支持这两种推导式。

集合推导式的语法与列表推导式相同,只需要把外面的方括号改成花括号即可。

例如,我们可以通过以下方式来生成一个集合:

>>> {x ** 2 for x in [1, 2, 2]}
{1, 4}

字典推导式的外面也是使用花括号,不过花括号的内部需要包含键值两部分。

在值不重复的情况下,我们可以通过字典推导式快速交换键值对:

>>> D = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
>>> D = {value: key for key, value in D.items()}
>>> D
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

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