作者 | Soner Y?ld?r?m

編譯? |VK
來源 | Towards Data Science

列表生成式是一種基于其他iterable（如集合、元組、其他列表等）創建列表的方法。它還可以用更簡單、更吸引人的語法表示for和if循環。不過，列表生成式比for循環要快得多。

列表生成式的基本結構如下。

這看起來很簡單，但在某些情況下可能會變得棘手。在本文中，我們將從一個非常簡單的列表生成式開始，并逐步增加復雜性。我將清楚地解釋如何表示和生成式高度復雜的列表生成式。

在大多數情況下，列表生成式優先于for和if循環，因為

• 它們比for循環快得多。

• 它們被認為比循環和映射函數更具python特性。

• 列表生成式的語法更容易閱讀。

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讓我們從一個簡單的例子開始。

words?=?['data','science','machine','learning']

我們要創建一個列表，其中包含單詞列表中每個單詞的長度。讓我們使用for循環和列表生成式來執行任務。

#?for循環 a?=?[] for?word?in?words:a.append(len(word))#?列表生成式 b?=?[len(word)?for?word?in?words]print(f"a?is?{a}") print(f"b?is?{b}")a?is?[4,?7,?7,?8] b?is?[4,?7,?7,?8]

生成式列表語法的最佳方法是比較for和if循環。下圖演示了比較。

for循環末尾的表達式放在列表的開頭。

當我們復習這些例子時，會更清楚。讓我們創建一個列表，其中包含單詞列表中長度大于5的項。

#?for循環 a?=?[] for?word?in?words:if?len(word)?>?5:a.append(word)#?列表生成式 b?=?[word?for?word?in?words?if?len(word)?>?5]print(f"a?is?{a}") print(f"b?is?{b}")a?is?['science',?'machine',?'learning'] b?is?['science',?'machine',?'learning']

下圖顯示了如何在列表中表示循環中的表達式。

與上一個示例一樣，在for循環末尾所做的事情被放在列表的開頭。在這種情況下，我們按原樣處理項。列表生成式的下一部分是循環中的第一個表達式，然后是循環中的第二個表達式。

循環中的邏輯更直觀。因此，與循環相比，列表生成式的結構相對容易掌握。過一段時間，你就不必做一個明確的比較，因為你的大腦已經習慣了。

下一個例子稍微復雜一些。我們要創建一個包含單詞列表項中所有“a”、“e”和“i”字母的列表。此任務涉及嵌套的for和if循環。

#?for循環 a?=?[] for?word?in?words:for?letter?in?word:if?letter?in?["a","e","i"]:a.append(letter)

讓我們詳細說明一下語法。我們反復瀏覽單詞表。對于每個項，我們遍歷字符。如果一個字符符合給定的條件，它將被附加到列表a中。

完成相同任務的列表生成式如下。

b?=?[letter?for?word?in?words?for?letter?in?word?if?letter?in?["a","e","i"]]

我們從for循環中的最后一個表達式開始生成式列表。剩下的部分從循環的開頭開始。下圖說明了每個步驟。

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結論

列表生成式是一種高效的操作。對于簡單的任務，生成式的語法很容易，在復雜的情況下可能會變得棘手。

如果你很難創建或生成式復雜的列表生成式，請嘗試使用循環編寫。

需要注意的是，列表生成式并不總是最佳選擇。它們將整個輸出列表加載到內存中。這對于中小型列表是可以接受的，甚至是可取的，因為它使操作更快。

然而，當我們處理大型列表（例如10億個元素）時，應該避免列表生成式。它可能會導致你的計算機崩潰，由于內存需求量過大。

對于這樣大的列表，一個更好的選擇是使用一個生成器，它實際上不會在內存中創建一個大的數據結構。生成器在使用項時創建它們。用完后，生成器會將它們扔掉。生成器不會導致內存問題，但它們比列表生成式相對較慢。

謝謝你的閱讀。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python基础】Python列表生成式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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