推导式创建序列_列表推导式_字典推导式_集合推导式_生成器推导式

1 推导式创建序列

推导式是从一个或者多个迭代器快速创建序列的一种方法。它可以将循环和条件判断结合，从而避免冗长的代码。

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❤️推导式是典型的Python风格，会使用它，代表你已经超过Python初学者的水平。

2 列表推导式

列表推导式生成列表对象，语法如下：

[表达式 for item in 可迭代对象 ]
[x for x in range(1,5)] #[1, 2, 3, 4]
[x*2 for x in range(1,5)] #[2, 4, 6, 8]
[x*2 for x in range(1,20) if x%5==0 ] #[10, 20, 30]
[a for a in "abcdefg"] #['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
#可以使用两个循环,使用zip并行迭代
cells = [(row,col) for row,col in zip(range(1,10),range(101,110))]

print(cells)
a = [x for x in range(1,10) if x%2==0]
print(a)

#不适用推导式，生成列表。二者对比。体现推导式的优势
b = []
for x in range(1,10):
  if x%2==0:
    b.append(x)
print(b)

3 字典推导式

字典的推导式生成字典对象，格式如下：

{key_expression: value_expression for 表达式 in 可迭代对象}

类似于列表推导式，字典推导也可以增加if条件判断、多个for循环。

values = ["北京","上海","深圳","广州"]
cities = {id*100:city for id,city in zip(range(1,5),values)}
print(cities)

生成字典对象：

{100: '北京', 200: '上海', 300: '深圳', 400: '广州'}

统计文本中字符出现的次数：

my_text = ' i love you, i love sxt, i love gaoqi'
char_count = {c:my_text.count(c) for c in my_text}
print(char_count)

结果输出：

{' ': 9, 'i': 4, 'l': 3, 'o': 5, 'v': 3, 'e': 3, 'y': 1, 'u': 1, ',': 2, 's': 1, 'x': 1, 't': 1, 'g': 1, 'a': 1, 'q': 1}

4 集合推导式

集合推导式生成集合，和列表推导式的语法格式类似：

{表达式 for item in 可迭代对象 }
或者：{表达式 for item in 可迭代对象 if 条件判断}
>>> {x for x in range(1,100) if x%9==0}
{99, 36, 72, 9, 45, 81, 18, 54, 90, 27, 63}

5 生成器推导式（不直接生成元组）

很多人可能会问：“都有推导式，元组有没有？”，能不能用小括号呢？

>>> (x for x in range(1,100) if x%9==0)
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BD3048>

我们发现提示的是“一个生成器对象”。显然，元组是没有推导式的。

一个生成器只能运行一次。第一次迭代可以得到数据，第二次迭代发现数据已经没有了。

gnt = (x for x in range(1,100) if x%9==0)
for x in gnt:
  print(x,end=' ')
for x in gnt:
  print(x,end=' ')