Python中的推導式使用詳解

 　　這篇文章主要介紹了Python中的推導式使用詳解,本文分別講解了列表推導式、字典推導式、集合推導式使用實例,需要的朋友可以參考下

　　推導式是Python中很強大的、很受歡迎的特性，具有語言簡潔，速度快等優點。推導式包括:

　　1.列表推導式

　　2.字典推導式

　　3.集合推導式

　　嵌套列表推導式

　　NOTE: 字典和集合推導是最近才加入到Python的(Python 2.7 和Python 3.1以上版). 下面簡要介紹下:

　　【列表推導式】

　　列表推導能非常簡潔的構造一個新列表:只用一條簡潔的表達式即可對得到的元素進行轉換變形

　　其基本格式如下:

　　 代碼如下:

　　[expr for value in collection ifcondition]

　　過濾條件可有可無，取決於實際應用，只留下表達式;相當於下面這段for循環:

　　 代碼如下:

　　result = []

　　for value in collection:

　　if condition:

　　result.append(expression)

　　例1: 過濾掉長度小於3的字符串列表，並將剩下的轉換成大寫字母

　　 代碼如下:

　　>>> names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith']

　　>>> [name.upper() for name in names if len(name)>3]

　　['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH']

　　例2: 求(x,y)其中x是0-5之間的偶數，y是0-5之間的奇數組成的元祖列表

　　 代碼如下:

　　>>> [(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)]

　　例3: 求M中3,6,9組成的列表

　　 代碼如下:

　　>>> M = [[1,2,3],

　　... [4,5,6],

　　... [7,8,9]]

　　>>> M

　　[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

　　>>> [row[2] for row in M]

　　[3, 6, 9]

　　#或者用下面的方式

　　>>> [M[row][2] for row in (0,1,2)]

　　[3, 6, 9]

　　例4: 求M中斜線1,5,9組成的列表

　　 代碼如下:

　　>>> M

　　[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

　　>>> [M[i][i] for i in range(len(M))]

　　[1, 5, 9]

　　例5: 求M,N中矩陣和元素的乘積

　　 代碼如下:

　　>>> M = [[1,2,3],

　　... [4,5,6],

　　... [7,8,9]]

　　>>> N = [[2,2,2],

　　... [3,3,3],

　　... [4,4,4]]

　　>>> [M[row][col]*N[row][col] for row in range(3) for col in range(3)]

　　[2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]

　　>>> [[M[row][col]*N[row][col] for col in range(3)] for row in range(3)]

　　[[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]]

　　>>> [[M[row][col]*N[row][col] for row in range(3)] for col in range(3)]

　　[[2, 12, 28], [4, 15, 32], [6, 18, 36]]

　　例5: 講字典中age鍵，按照條件賦新值

　　 代碼如下:

　　>>> bob

　　{'pay': 3000, 'job': 'dev', 'age': 42, 'name': 'Bob Smith'}

　　>>> sue

　　{'pay': 4000, 'job': 'hdw', 'age': 45, 'name': 'Sue Jones'}

　　>>> people = [bob, sue]

　　>>> [rec['age']+100 if rec['age'] >= 45 else rec['age'] for rec in people] # 注意for位置

　　[42, 145]

　　【字典推導式】

　　字典和集合推導式是該思想的延續，語法差不多，只不過產生的是集合和字典而已。其基本格式如下:

　　 代碼如下:

　　{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }

　　例1: 用字典推導式以字符串以及其長度建字典

　　 代碼如下:

　　>>> strings = ['import','is','with','if','file','exception']

　　>>> D = {key: val for val,key in enumerate(strings)}

　　>>> D

　　{'exception': 5, 'is': 1, 'file': 4, 'import': 0, 'with': 2, 'if': 3}

　　【集合推導式】

　　集合推導式跟列表推導式非常相似，唯一區別在於用{}代替[]。其基本格式如下:

　　 代碼如下:

　　{ expr for value in collection if condition }

　　例1: 用集合推導建字符串長度的集合

　　 代碼如下:

　　>>> strings = ['a','is','with','if','file','exception']

　　>>> {len(s) for s in strings} #有長度相同的會只留一個，這在實際上也非常有用

　　set([1, 2, 4, 9])

　　【嵌套列表推導式】

　　嵌套列表是指列表中嵌套列表，比如說:

　　 代碼如下:

　　>>> L = [[1,2,3],

　　[4,5,6],

　　[7,8,9]]

　　例1: 一個由男人列表和女人列表組成的嵌套列表,取出姓名中帶有兩個以上字母e的姓名，組成列表

　　 代碼如下:

　　names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'],

　　['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]

　　用for循環實現:

　　 代碼如下:

　　tmp = []

　　for lst in names:

　　for name in lst:

　　if name.count('e') >= 2:

　　tmp.append(name)

　　print tmp

　　#輸出結果

　　>>>

　　['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

　　用嵌套列表實現:

　　 代碼如下:

　　>>> names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'],

　　['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]

　　>>> [name for lst in names for name in lst if name.count('e')>=2] #注意遍歷順序，這是實現的關鍵

　　['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']