python 中的列表解析和生成表達(dá)式

更新時間：2011年03月10日 22:14:23 作者：

優(yōu)雅、清晰和務(wù)實都是python的核心價值觀，如果想通過操作和處理一個序列（或其他的可迭代對象）來創(chuàng)建一個新的列表時可以使用列表解析（ List comprehensions）和生成表達(dá)式，通過這兩個操作，我們可以看到這三個觀點是如何在python中和諧統(tǒng)一起來的。

列表解析

在需要改變列表而不是需要新建某列表時，可以使用列表解析。列表解析表達(dá)式為：

[expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_expr]
第一種語法：首先迭代iterable里所有內(nèi)容，每一次迭代，都把iterable里相應(yīng)內(nèi)容放到iter_var中，再在表達(dá)式中應(yīng)用該iter_var的內(nèi)容，最后用表達(dá)式的計算值生成一個列表。
第二種語法：加入了判斷語句，只有滿足條件的內(nèi)容才把iterable里相應(yīng)內(nèi)容放到iter_var中，再在表達(dá)式中應(yīng)用該iter_var的內(nèi)容，最后用表達(dá)式的計算值生成一個列表。

舉例如下：

復(fù)制代碼代碼如下:

 
>>> L= [(x+1,y+1) for x in range(3) for y in range(5)] 
>>> L 
[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5)] 
>>> N=[x+10 for x in range(10) if x>5] 
>>> N 
[16, 17, 18, 19] 

生成器表達(dá)式

生成器表達(dá)式是在python2.4中引入的，當(dāng)序列過長，而每次只需要獲取一個元素時，應(yīng)當(dāng)考慮使用生成器表達(dá)式而不是列表解析。生成器表達(dá)式的語法和列表解析一樣，只不過生成器表達(dá)式是被（）括起來的，而不是[]，如下：

復(fù)制代碼代碼如下:

 
(expr for iter_var in iterable) 
(expr for iter_var in iterable if cond_expr) 

例：

復(fù)制代碼代碼如下:

 
>>> L= (i + 1 for i in range(10) if i % 2) 
>>> L 
<generator object <genexpr> at 0xb749a52c> 
>>> L1=[] 
>>> for i in L: 
... L1.append(i) 
... 
>>> L1 
[2, 4, 6, 8, 10] 

生成器表達(dá)式并不真正創(chuàng)建數(shù)字列表，而是返回一個生成器，這個生成器在每次計算出一個條目后，把這個條目“產(chǎn)生”(yield)出來。生成器表達(dá)式使用了“惰性計算”(lazy evaluation，也有翻譯為“延遲求值”，我以為這種按需調(diào)用call by need的方式翻譯為惰性更好一些)，只有在檢索時才被賦值（ evaluated），所以在列表比較長的情況下使用內(nèi)存上更有效。A generator object in python is something like a lazy list. The elements are only evaluated as soon as you iterate over them.

一些說明：

1. 當(dāng)需要只是執(zhí)行一個循環(huán)的時候盡量使用循環(huán)而不是列表解析，這樣更符合python提倡的直觀性。

復(fù)制代碼代碼如下: