Python解析式与生成器的介绍

本篇内容主要讲解“python解析式与生成器的介绍”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python解析式与生成器的介绍”吧!

1.列表解析式

• 列表解析式是将数据全部存储在内存中一并返回；

# 将lst1的元素+100，导入到lst2lst1 = list(range(10))lst2 = []for item in lst1:    lst2.append(item+100)print(lst2)   #输出：[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]#使用列表解析式解析上面例子new_lst1 = [item + 100 for item in lst1]print(new_lst1 )  #输出：[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]

• 列表解析是Python迭代机制的一种应用，它常用于实现创建新的列表，因此用在[]中；

• 使用列表解析式，编译器会优化，不会因为简写而影响效率，反而优化提升效率，减少代码量，可读性强，工作量降低，减少出错；

• 带条件判断的列表解析式；

#判断item满足被2整除，被3整除，list2和list3的写法都是一样的list1 = list(range(100))list2 = [item + 100 for item in list1 if item %2 == 0 and item %3 ==0]print(list2)  #输出：[100, 106, 112, 118, 124, 130, 136, 142, 148, 154, 160, 166, 172, 178, 184, 190, 196]list3 = [item + 100 for item in list1 if item % 2 == 0 if item % 3 == 0]print(list3)  #输出：[100, 106, 112, 118, 124, 130, 136, 142, 148, 154, 160, 166, 172, 178, 184, 190, 196]

• 带循环的列表解析式；

lst = []for i in range(2):    for j in range(2):        lst.append((i, j))print(lst)  #输出：[(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]#将上述代码解析lst = [(i, j) for i in range(2) for j in range(2)]print(lst)  #输出：[(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]

• 带循环和条件判断的列表解析式；

lst = [(i,j) for i in range(10) if i>2 for j in range(10,15) if j>13]print(lst)  #输出：[(3, 14), (4, 14), (5, 14), (6, 14), (7, 14), (8, 14), (9, 14)]

2.集合解析式

set1 = {(x,x+1) for x in range(10)}print(set1)#输出：{(0, 1), (1, 2), (7, 8), (6, 7), (4, 5), (5, 6), (8, 9), (9, 10), (2, 3), (3, 4)}

• 集合解析式和列表解析式用法一样，只是集合解析式使用的是{}花括号；

3.字典解析式

# 字典解析式dict1 = {'{}'.fORMat(x):x for x in range(10)}print(dict1)   #输出：{'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}# 输出三个元素，因为会被key会被覆盖dict2 = {x:y for x in range(3) for y in range(3)}print(dict2)  #输出：{0: 2, 1: 2, 2: 2}# 上式等价于dict3 = {}for x in range(3):    for y in range(3):        dict3[x] = yprint(dict3)   #输出：{0: 2, 1: 2, 2: 2}

• 字典解析式也是使用{}花括号括起来的；

• 因为字典有key-value键值对，所以使用字典解析式时key会自动去重；

4.什么是生成器

g = (item for item in range(10))print(g)  #输出：<generator object <genexpr> at 0x0095BBF0>print(next(g))  #输出：0print(next(g))  #输出：1....

• 生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果；

• 生成器的特点是按需计算，惰性求值，最大可能的节约内存空间；

• 生成器是是单迭代器对象，一次只能产生一个值，且每个值只能取一遍，超过次数会报错；

• 生成器和迭代器的相同之处在于都可以通过for循环取值，因此都是可迭代对象；

5.生成器操作

g = (item for item in range(10))print(g)  #输出：<generator object <genexpr> at 0x0095BBF0>value1 = next(g)print(value1)  #输出：0value2 = next(g)print(value2)  #输出：1print('*'*100) for item in g:    print(item)  #输出：2,3,4,5,6,7,8,9

• 通过next获取值：如果取值的次数超过生成器对象值的长度，则会报错；

• 通过for循环取值：如果生成器对象没有值的时候，for循环会通知迭代，所以不会报错；

到此，相信大家对“Python解析式与生成器的介绍”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！