Python中的列表生成式

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Python中的列表生成式

顾名思义，列表生成式就是用来生成列表的特定语法形式的表达式。列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

语法格式

基础语法格式

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[exp for iter_var in iterable]

工作过程

  • 迭代iterable中的每个元素；
  • 每次迭代都先把结果赋值给iter_var，然后通过exp得到一个新的计算值；
  • 最后所有通过exp得到的计算值以一个新的列表的形式返回；

相当于：

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L = []
for iter_var in iterable:
    L.append(exp)

带过滤功能的语法格式

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[exp for iter_var in iterable if_exp]

工作过程

  • 迭代iterable中的每个元素，每次迭代都先判断if_exp表达式是否成立，即判断将iter_var代入if_exp后表达式的结果，如果为真则进行下一步，如果为假则进行下一次迭代；
  • 把迭代结果赋值给iter_var，然后通过exp得到一个新的计算值；
  • 最后把所有通过exp得到的计算值以一个新列表的形式返回；

相当于：

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L = []
for iter_var in iterable:
    if_exp:
        L.append(exp)

循环嵌套的语法格式

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[exp for iter_var_A in iterable_A for iter_var_B in iterable_B]

工作过程

  • 迭代iterable_A中的每个元素，但是每迭代iterable_A中的一个元素，就把iterable_B中的所有元素都迭代一遍；
  • 将每次迭代的变量iterable_var_A和iterable_var_B传入表达式exp(当然可以只传入两者之一)，计算出结果；
  • 最后把所有通过exp得到的结果以一个新的列表的形式返回；

应用场景

其实列表生成式是Python中的一种“语法糖”，也就是说列表生成式是Python提供的一种生成列表的简洁形式，应用列表生成式可以快速生成一个新的list。它最主要的应用场景是：根据已存在的可迭代对象推导出一个新的list。

使用实例

我们可以对几个生成列表的要求分别通过“不使用列表生成式”和“使用列表生成式”来实现，然后做个对比总结。

实例1：生成一个从3到10的数字列表

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# 不使用列表生成式
list1 = list(range(3, 11))

# 使用列表生成式
list2 = [x for x in range(3, 11)]

实例2：生成一个2n+1的数字列表，n为从3到10的数字

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# 不使用列表生成式
list3 = []
for n in range(3, 11):
    list3.append(2*n + 1)
    
# 使用列表生成式
list4 = [2*n + 1 for n in range(3, 11)]

实例3：过滤出指定的数字列表中的值大于20的元素

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L = [3, 7, 11, 14, 19, 33, 26, 57, 99]
# 不使用列表生成式
list5 = []
for x in L:
    if x < 20:
        list5.append(x)
        
# 使用列表生成式
list6 = [x for x in L if x < 20]

实例4：计算两个集合的全排列，并将结果保存至一个新的列表中

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L1 = ['香蕉', '苹果', '橙子']
L2 = ['可乐', '牛奶']

# 不使用列表生成式
list7 = []
for x in L1:
	for y in L2:
        list7.append((x,y))
        
# 使用列表生成式
list8 = [(x,y) for x in L1 for y in L2]

实例5：将一个字典转换成由一组元组组成的列表，元组的格式为(key, value)

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D = {'Tom': 15, 'Jerry': 18, 'Peter': 13}

# 不使用列表生成式
list9 = []
for k, v in D.items():
    list9.append((k, v))
    
# 使用列表生成式
list10 = []
list10 = [(k, v) for k, v in D.items()]

可见，在一些情况下使用列表生成式确实要方便、简洁很多，使用一行代码就搞定了。

列表生成式与map、filter等高阶函数对比

列表生成式的功能与之前文章提到的map()和filter()高阶函数功能很像，比如下面两个例子：

实例1：把一个列表中所有的字符串转换为小写，非字符串元素保留原样

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L = ['TOM', 'Peter', 10, 'Jerry']
# 用列表生成式实现
list1 = [x.lower() if isinstance(x, str) else x for x in L]

# 用map()函数实现
list2 = list(map(lambda x : x.lower() if isinstance(x, str) else x, L))

实例2：把一个列表中所有的字符串转换为小写，非字符串元素移除

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L = ['TOM', 'Peter', 10, 'Jerry']
# 用列表生成式实现
list3 = [x.lower() for x in L if isinstance(x, str)] 
# 注意：这里for x in L相对if isinstance的先后位置，与上一个示例相比较

# 用map()和filter()函数实现
list4 = list(map(lambda x: x.lower(), filter(lambda x: isinstance(x, str), L)))

对于大部分需求来讲，使用列表生成式和使用高阶函数都能实现。但是map和filter等一些高阶函数在Python3.x中的返回值类型变成了Iterator(迭代器)对象，这对于那些元素数量很大或无限的可迭代对象来说显然是更合适的，因为可以避免不必要的内存空间浪费。

引用文章：

  1. Python之列表生成式、生成器、可迭代对象与迭代器 - 云游道士 - 博客园
  2. 列表生成式 - 廖雪峰的官方网站