Python列表解析式的正确使用方式(一)
先来逼逼两句:
Python 是一种极其多样化和强大的编程语言!当需要解决一个问题时,它有着不同的方法。在本文中,将会展示列表解析式
(List Comprehension)。我们将讨论如何使用它?什么时候该或不该使用它?
列表解析式的优势
- 比循环更节省时间和空间。
- 需要更少的代码行。
- 可将迭代语句转换为公式。
如何在 Python 中创建列表
列表解析式是一种基于现有列表创建列表的语法结构。让我们来看看创建列表的不同实现
循环
循环是创建列表的传统方式。不管你使用什么样的循环。要以这种方式创建列表,您应该:
实例化一个空列表。
循环遍历一个可迭代的(如 range)的元素。
将每个元素附加到列表的末尾。
Python学习交流Q群:660193417###
numbers = []
for number in range(10):
numbers.append(number)
print(numbers)
输出:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
在此示例中,您实例化了一个空列表 numbers。然后使用 for 循环迭代 range(10) 并使用 append() 方法将每个数字附加到列表的末尾。
map() 对象
map() 是创建列表的另一种方法。您需要向 map() 传递一个函数和一个可迭代对象,之后它会创建一个对象。该对象包含使用指定函数执行每个迭代元素所获得的输出。
例如,我们将呈现在某些产品的价格中增加增值税的任务。
VAT_PERCENT = 0.1 # 10%
def add_vat(price):
return price + (price * VAT_PERCENT)
Python学习交流Q群:660193417###
prices = [10.03, 8.6, 32.85, 41.5, 22.64]
grand_prices = map(add_vat, prices)
print(grand_prices)
gra
您已经构建了 add_vat() 函数并创建了 prices 可迭代对象。您将这两个参数都传递给 map() 并收集生成的 map 对象
grand_prices,或者您可以使用 list() 轻松地将其转换为列表。
输出:
<map object at 0x7f18721e7400> # map(add_vat, prices)
[11.03, 9.46, 36.14, 45.65, 24.9] # list(grand_prices)
列表解析式
现在,让我们看一下列表解析式方法!这确实是 Python 风格,并且是创建列表的更好方法。为了弄清楚这种方法有多强大,我们用一个单行代码来重写那个循环示例。
numbers = [number for number in range(10)]
print(numbers)
输出
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
正如您所见,这是一种不可思议的方法!列表解析式看起来足够可读,您不需要编写更多代码,而只需一行。
为了更好地理解列表,请查看以下语法格式:
new_list = [expression for member in iterable]
哪种方法更有效
好的,我们已经学习了如何使用循环、map() 和列表解析式来创建列表,在您的脑海中可能会提出“哪种方法更有效”的问题。我们来分析一下吧!
import random
import timeit
VAT_PERCENT = 0.1
PRICES = [random.randrange(100) for x in range(100000)]
def add_vat(price):
return price + (price * VAT_PERCENT)
def get_grand_prices_with_map():
return list(map(add_vat, PRICES))
def get_grand_prices_with_comprehension():
return [add_vat(price) for price in PRICES]
Python学习交流Q群:660193417###
def get_grand_prices_with_loop():
grand_prices = []
for price in PRICES:
grand_prices.append(add_vat(price))
return grand_prices
print(timeit.timeit(get_grand_prices_with_map, number=100))
print(timeit.timeit(add_grand_prices_with_comprehension, number=100))
print(timeit.timeit(get_grand_prices_with_loop, number=100))
输出:
0.9833468980004909 # with_map
1.197223742999995 # with_comprehension
1.3564663889992516 # with_loop
正如我们现在所看到的,创建列表的最优的方法是 map(),排在第二位的是列表解析式,最后是循环。
但是,方法的选择应取决于您想要实现的目标。
•使用 map() 可以使你的代码更高效。
•使用循环可以使代码的思路展现更加清晰。
•使用列表解析式可以您使代码更加紧凑,且较高效。这是创建列表的最佳方式,因为这种方式可读性最强。
Python列表解析式的正确使用方式(一)的更多相关文章
- Python列表解析式的正确使用方式
先来逼逼两句: Python 是一种极其多样化和强大的编程语言!当需要解决一个问题时,它有着不同的方法.在本文中,将会展示列表解析式 (List Comprehension).我们将讨论如何使用它?什 ...
- Python列表解析式的正确使用方式(二)
高级解析式 条件逻辑早些时候,我向您展示了这个公式: python学习交流群:660193417### new_list = [expression for member in iterable] 公 ...
- python列表解析式,字典解析式,集合解析式和生成器
一.列表解析式(列表推倒式): 功能:是提供一种方便的列表创建方法,所以,列表解析式返回的是一个列表. 1 lst = [1, 3, 5, 8, 10] 2 ll = [x+x for x in ls ...
- [翻译]Python List Comprehensions: Explained Visually || Python列表解析式
原文1地址: http://treyhunner.com/2015/12/python-list-comprehensions-now-in-color/ 原文2地址: http://blog.tea ...
- Python 列表解析式竟然支持异步?
PEP原文:https://www.python.org/dev/peps/pep-0530 PEP标题:PEP 530 -- Asynchronous Comprehensions PEP作者:Yu ...
- Python - 列表解析式
列表解析——用来动态地创建列表 [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 例子一: map(lambda x: x**2, range(6)) [0, ...
- [python] 列表解析式的高效与简洁
方法一(列表解析式): list1 = ["abc","efg","hij"] list2 = [i[0] for i in list1] ...
- Python - 列表解析式/生成器表达式
列表解析式: [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表达式: (expr for iter_var in iterable if cond_e ...
- 以正确的方式开源 Python 项目
以正确的方式开源 Python 项目 大多数Python开发者至少都写过一个像工具.脚本.库或框架等对其他人也有用的工具.我写这篇文章的目的是让现有Python代码的开源过程尽可能清 晰和无痛.我不是 ...
随机推荐
- Codeforces Round #707 (Div. 2)A.英语漏洞 + C.Going Home C题收获不小
A题英语漏洞 A题传送门: https://codeforces.com/contest/1501/problem/A 其实题目说的很明白, 只是我傻傻的会错了意, 话不多说, 开整. 前两行是说, ...
- el-table高度问题
1. 外层容器flex=1,el-table设置属性height="calc(100% - 60px),有时一刷新页面表格高度无限增加,滚动条一直变短 试验过几次后发现是因为el-table ...
- AcWing周赛44
周赛44 4317. 不同正整数的个数 link:https://www.acwing.com/problem/content/4320/ 我直接set #include <iostream&g ...
- 2021.11.09 P4824 [USACO15FEB]Censoring S与P3121 [USACO15FEB]Censoring G(KMP&&AC自动机)
2021.11.09 P4824 [USACO15FEB]Censoring S与P3121 [USACO15FEB]Censoring G(KMP&&AC自动机) https://w ...
- SpringCloud入门简述
1.微服务简述 微服务,是一个小型的服务,也是一种设计理念,将一个大型繁杂的系统拆分为多个小型的服务,进行独立部署,这些服务在独立进程中运行,通过特定的协议进行通信 优点: 轻量化:一个服务不 ...
- Not Adding - 题解【数学,枚举】
题面 原题链接(CF1627D) You have an array \(a_1,a_2,-,a_n\) consisting of \(n\) distinct integers. You are ...
- 广度优先搜索 BFS 学习笔记
广度优先搜索 BFS 学习笔记 引入 广搜是图论中的基础算法之一,属于一种盲目搜寻方法. 广搜需要使用队列来实现,分以下几步: 将起点插入队尾: 取队首 \(u\),如果 $u\to v $ 有一条路 ...
- python学习-Day39-HTML-form表单
目录 HTML-form表单 form表单 属性action input标签(输入元素) 文本域(Text Fields) 密码字段 单选按钮(Radio Buttons) 复选框(Checkboxe ...
- Docker Compose 的介绍、安装与使用
什么是 Docker Compose? Compose 是 Docker 官方的开源项目,负责实现Docker容器集群的快速编排,开源代码在 https://github.com/docker/com ...
- NuGet包管理平台
这节来讲一下.NET下的包管理平台:NuGet. 我们做一个项目,除了自己的代码文件之外,实际上还要引用诸多代码文件,这些文件可能是我们自己封装的底层框架代码,或者为了完成某个功能而引用的工具类文件等 ...