目錄

• 內置序列類型
• 列表推導與生成器表達式
• 列表推導
• 生成器表達式
• 總結

在python學習的過程中，我們最先接觸到的就是python的數組，元組，字典等基礎類型，但很少有人深入討論python的內置序列類型以及它們的高級使用姿勢。

深度學習python的內置序列，不僅能讓我們編寫的API更加的易用簡介，也能夠更好的理解python中各種序列的特性。

在本文中，我們就來一起解鎖python內置序列的高級用法，玩轉pyhon序列。

內置序列類型

python中有很多的序列類型，主要可以分為以下兩類：

• 容器序列：能存放不同數據類型的數據的序列。（list, tuple, collections.deque）
• 扁平序列：只能容納一種類型的序列。（str, bytes, bytearray, memoryview, array.array）

說明：扁平序列儲存的是一段連續的內存空間，而容器序列存放的是它們包含的任意類型對象的引用。

另外，序列類型還可以從可修改與不可修改的角度進行分類，主要能被分成以下兩類：

• 可變序列：list, bytearray, array.array, collections.deque, memoryview
• 不可變序列：str, tuple, bytes

為了深入的討論可變序列與不可變序列的差異，我們看下面這個UML圖：

在上圖中，繼承從子類指向超類，可以看到可變序列（MutableSequence）繼承了不可變序列（Sequence）的很多方法。與此同時，通過UML圖我們也可以更直觀的發現其不同的地方，這有助于我們了解后續的內置序列類型的差異。

列表推導與生成器表達式

列表推導

相信大家已經對基礎的序列類型list有了初步的了解與認識，但當我們想要創建一個新的數組時，往往會想到使用for循環遍歷生成。

其實在python中還存在一種構建列表的方法叫做列表推導(list comprehension)，它是構建列表的快捷方式，同時也能夠使你的代碼更加易讀與簡潔。假設我們需要創建從0到10的一個列表，我們來看下面的兩段代碼：

# 不使用列表推導
example_list_01 = []
for i in range(10):
   example_list_01.append(i)
print(example_list_01)

>>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 列表推導
example_list_01 = [i for i in range(10)]
print(example_list_01)

>>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

相信大部分人第一時間都會考慮使用第一種方法進行列表的創建，但明顯使用了列表推導（生成器表達式推導列表）的例子看起來更加簡便且易讀。我們再來看一個更復雜的例子，假設我們想要尋找10以內的偶數，我們看下面兩段代碼：

# 不使用列表推導
example_list_02 = []
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
       example_list_02.append(i)
print(example_list_02)

# 列表推導
example_list_02 = [i for i in range(10) if i % 2 == 0]
print(example_list_02)

顯然，下面的代碼可讀性更強且更為簡單。另外，使用filter也能夠完成上述的功能，但是可讀性并不強。我們使用filter完成上述功能的代碼如下：

example_list_03 = list(filter(lambda i: i % 2 == 0, range(10)))
print(example_list_03)

顯然，這樣的可讀性并不強。

在列表推導中，我們還可以將自己的函數或者python內置函數直接對生成的數組進行處理，請看下面這個例子：

def deal(num):
    return '處理過的' + str(num)

deal_list = [deal(i) for i in range(10)]
print(deal_list )

>>> ['處理過的0',
 '處理過的1',
 '處理過的2',
 '處理過的3',
 '處理過的4',
 '處理過的5',
 '處理過的6',
 '處理過的7',
 '處理過的8',
 '處理過的9']

最后，我們再用列表推導表達式嘗試計算笛卡爾積并與for循環完成的相同的功能做對比，請看下面的代碼：

colors = ['紅色','藍色','綠色']
clothes = ['上衣','褲子','運動鞋']

clothes_list_01 = []
for color in colors:
    for clothe in clothes:
        clothes_list_01.append((color,clothe))
print('未使用列表推導：',clothes_list_01)

clothes_list_02 = [(color,clothe) for color in colors for clothe in clothes]
print('使用列表推導：',clothes_list_01)

結果如下：

未使用列表推導： [('紅色', '上衣'), ('紅色', '褲子'), ('紅色', '運動鞋'), 
('藍色', '上衣'), ('藍色', '褲子'), ('藍色', '運動鞋'), ('綠色', '上衣'), ('綠色', '褲子'), ('綠色', '運動鞋')]
使用列表推導： [('紅色', '上衣'), ('紅色', '褲子'), ('紅色', '運動鞋'), 
('藍色', '上衣'), ('藍色', '褲子'), ('藍色', '運動鞋'), ('綠色', '上衣'), ('綠色', '褲子'), ('綠色', '運動鞋')]

可以看到輸出的結果是完全相同的，但是利用列表推導的代碼更為簡潔。

生成器表達式

雖然使用上述的列表推導語法也可以生成元組等其他類型的序列，但是使用生成器表達式會更好。生成器并不是先建立一個完整的列表再將其傳遞到某個構造函數內，而是逐個產出元素，這會更加的節省內存。

我們看下面幾個例子，用來了解生成器表達式是如何生成字典與元組的。

# 使用生成器表達式構建字典
dict_transform_list = [('APPLE', '蘋果'), ('BNANA', '香蕉'), ('PEAR', '梨子')]
dict_01 = {key: value for key,value in dict_transform_list}

>>>{'APPLE': '蘋果', 'BNANA': '香蕉', 'PEAR': '梨子'}

# 使用生成器表達式構建元組
tuple_01 = tuple(i for i in range(10))

>>>(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

總結

在本文中，介紹了生成器與表達式的用法，幫助我們快速創建數組以及其他序列，解鎖了python序列的新姿勢。

到此這篇關于Python進階之列表推導與生成器表達式詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python列表推導 生成器表達式內容請搜索電腦知識網www.pcxun.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持電腦知識網www.pcxun.com！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python进阶之列表推导与生成器表达式详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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