解析式

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一、解析式

1、列表解析式

• 生成一个列表， 元素 0~9，最每一个元素自增 1后，求平方，返回列表

  # 普通实现
  lst = []
  for i in range(10):
      lst.append((i+1)**2)
  
  # 列表解析式实现
  lst = [(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 [],内部式 for 循环,if 条件语句可选
  • 立即返回一个新列表
• 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， 反而因优化而提高了效率
  • 减少程序员工作量，减少出错
  • 简化代码，增加可读性

列表解析式进阶

• 语法
  • [expr for i in iterable1 for j in iterable2]
  • 等价写法:

  lst = []
  for i in itersble1:
      for j in iterable2:
          lst.append((x,y))

• 语法
  • [expr for i in iterable1 if cond1 if cond2]
  • 等价写法:

  lst = []
  for i in itersble1:
      if cond1:
          if cond2:
              lst.append(i)
  
  >>> 等价于
  for i in iterable1:
      if cond1 and cond2:
          lst.append(i)

练习题

• 返回 1-10 平方的列表
  print([i**2 for i in range(1,11)])

• 有一个列表 lst = [1,4,9,16,2,5,10,15]，生成一个新列表，要求新元素是lst相邻2项的和
  lst = [1,15] length = len(lst) print([lst[i]+lst[i+1] for i in range(length-1)])

• 打印 九九乘法表
  [print("{}x{}={:>{}}{}".format(j,i,i*j,1 if j == 1 else 2,"n" if i==j else ‘ ‘),end="") for i in range(1,10) for j in range(1,i+1)]

• 打印ID,要求左边4位是从1开始的整数，右边是10位随机小写英文字母，中间以点分隔; 打印前100个
  import string from random import choice [print(".".join(["{:0>4}".format(i),"".join(choice(string.ascii_lowercase) for _ in range(10))])) for i in range(100)]

2、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可以了
• 立即返回一个集合

用法

• {(x,x+1) for x in range(10)}
• {for x in range(10)} # 错误用法，集合的元素必须是可哈希的

3、字典解析式

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可以了
• 使用 key:value 形式
• 立即返回一个字典

用法

• {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)} # 错误用法，不可哈希
• {chr(0x41+x): x**2 for x in range(10)}
• {str(x): y for i in range(3) for y in range(4)}

二、生成器表达式

1、生成器表达式语法

• (返回 for 元素 in 可迭代对象 if 对象)
• 列表解析式的中括号换成小括号就可以了
• 返回一个生成器 (可迭代对象，迭代器)

使用 内建函数 next() 来判断一个对象是不是生成器
使用 内建函数 iter() 将一个对象编程一个生成器对象

2、实例

# 生成器表达式使用

g = ("{:04}".format(i) for i in range(1,11))
next(g)

for i in g:
    print(i)
    
print("~~~~~~~~~~~")
for i in g:
    print(i)

# 总结
# - 延迟计算
# - 返回一个迭代器，可以迭代
# - 从前到后走完一遍后，不能回头

# 列表生成器

g = ["{:04}".format(i) for i in range(1,11)]
next(g)

for i in g:
    print(i)
    
print("~~~~~~~~~~~")
for i in g:
    print(i)

# 总结
# - 立即计算
# - 返回的不是一个迭代器，而是一个可以迭代对象列表
# - 从前到后走完一遍后，可以重新回头迭代

三、和列表解析式的区别

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

四、和列表解析式的对比

1、计算方式

• 生成器表达式延迟计算，列表解析式立即计算

2、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，但是使用的时候，虽然一个个返回数据，但是合起来占用的内存也差不多
• 列表解析式构造新的列表，立即返回，在同一时间下需要占用大量内存； 而生成器则分散了计算时间和占用的空间

3、计算速度

• 单从计算时间看，生成器表达式耗时非常短，列表解析式耗时长
• 但是生成器本身并没有返回任何值，只返回了一个生成器对象
• 列表解析式构造并返回一个新的列表

五、总结

• python2 引入 列表解析式
• python2.4 引入 生成器表达式
• python3 应用集合、字典解析式、并迁移到了 2.7

1、一般来说，应该多用解析式，因为解析式简短、高效 (解释器会做优化)
2、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，但都是可迭代对象