解析pes 解析式

列表解析式

列表解析式List comprehension，也叫列表推导式。

x=[]
for i in range(10):
    x.append((i+1)**2)
print(x)


#列表解析式
print([(i+1)**2 for i in range(10)])

语法

• [返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
•  使用中括号[],内部是for 循环，if条件语句可选
• 返回一个新的列表

列表解析式是一种语法糖

• 编译器会优化，不会因为简写而影响效率，反而因优化提高了效率
• 减少程序员工作量，减少出错
• 简化了代码，增强了可读性

[expr for item in iterable if cond1 ifcond2]
等价于
ret = []
for item in iterable:
    if cond1:
if cond2:
ret.append(expr)

 集合解析式

语法

• {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
• 列表解析式的中括号换成大括号{} 就变成了集合解析式
• 立即返回一个集合

{(x,x+1) for x in range(10)}

字典解析式

语法

• {key:value for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
• 列表解析式的中括号换成大括号{},元素的构造使用key:value形式
• 立即返回一个字典

{x:(x,x+1) for x in range(10)}
{x:[x,x+1] for x in range(10)}
{(x,):[x,x+1] for x in range(10)}
{[x]:[x,x+1] for x in range(10)}# 
{str(x):y for x in range(3) for y in range(4)} # 输出多少个元素？

 生成器表达式

语法

• (返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)
• 列表解析式的中括号换成小括号就行了
• 返回一个生成器对象

和列表解析式的区别

• 生成器表达式是按需计算 (或称之为惰性求值、延迟计算)，需要的时候才计算值
• 列表解析式是立即返回值

生成器对象

• 可迭代对象
• 迭代器

 

生成器表达式	列表解析式
延迟计算 返回可迭代对象迭代器，可以迭代   只能迭代一次	立即计算  返回可迭代对象列表，不是迭代器   可反复迭代

 生成器表达式和列表解析式对比

• 计算方式

生成器表达式延迟计算，列表解析式立即计算

• 内存占用

单从返回值本身来说，生成器表达式省内存，列表解析式返回新的列表

生成器没有数据，内存占用极少，使用的时候，一次返回一个数据，只会占用一个数据的空间

列表解析式构造新的列表需要为所有元素立即占用掉内存

• 计算速度

单看计算时间，生成器表达式耗时非常短，列表解析式耗时长

但生成器本身没有返回任何值，只返回了一个生成器对象 

列表解析式构造并返回了一个新的列表

 总结

• Python2 引入了列表解析式
• python2.4 引入生成器表达式
• python3 引入集合、字典解析式，并迁移到了2.7

一般来说，应该多应用解析式，简短、高效。如果一个解析式非常复杂，难以读懂，要考虑拆解成for循环。

生成器和迭代器是不同的对象，但都是可跌代对象。

如果不需要立即获得所有可迭代对象的元素，在python 3中，推荐使用惰性求值的迭代器。