python列表生成器if

Ⅰ python列表生成器的循环技巧分享

Python列表生成器的循环技巧分享
这篇文章主要介绍了Python列表生成器的循环技巧分享,本文讲解了列表生成器中一个循环和二个循环的不同写法,需要的朋友可以参考下
列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
一个循环
在C语言等其他语言中，for循环一般是这样的
如果python也这么写，那么真该看下python的基础教程了~
但要注意的是，需要加一个[]来，否则会报错...

在上面的例子中，不仅可以嵌套for，甚至可以嵌套if语句
再看看，原来是什么样子

两个循环呢？
原来可能是这样的？

现在可以这样了！！！

Ⅱ 浠涔堟槸Python涓镄勭敓鎴愬櫒鎺ㄥ煎纺

Python涓链変竴绉岖揣鍑戠殑璇娉曪纴鍙浠ラ氲繃涓涓寰鐜鍜屾浔浠舵瀯寤轰竴涓鍒楄〃锛岃繖绉嶈娉曞彨锅氩垪琛ㄦ帹瀵煎纺锛坙ist comprehension锛夛细 my_list = [ f(x) for x in sequence if cond(x) ] 绫讳技鍦帮纴鎴戜滑鍙浠ラ氲繃瀛楀吀鎺ㄥ煎纺

Python涓链変竴绉岖揣鍑戠殑璇娉曪纴鍙浠ラ氲繃涓涓寰鐜鍜屾浔浠舵瀯寤轰竴涓鍒楄〃锛岃繖绉嶈娉曞彨锅氩垪琛ㄦ帹瀵煎纺锛坙ist comprehension锛夛细
my_list = [ f(x) for x in sequence if cond(x) ]

绫讳技鍦帮纴鎴戜滑鍙浠ラ氲繃瀛楀吀鎺ㄥ煎纺锛坉ictionary comprehension锛夊垱寤哄瓧鍏革纴阃氲繃闆嗗悎鎺ㄥ煎纺锛坰et comprehension锛夊垱寤洪泦钖堬细
my_dict = { k(x): v(x) for x in sequence if cond(x) }
my_set = { f(x) for x in sequence if cond(x) }

锛堣繖涓璇娉曟敮鎸佹洿锷犲嶆潅镄勬搷浣滐纴浣呜繖閲屼粎浣灭ず渚嬶级
链钖庯纴浣犺缮鍙浠ヤ娇鐢ㄧ被浼肩殑璇娉曞垱寤轰竴涓鐢熸垚鍣锛
my_generator = ( f(x) for x in sequence if cond(x) )

涓嶈繃锛岃繖骞朵笉鍙锅氱敓鎴愬櫒鎺ㄥ煎纺锛岃屾槸鍙锅氱敓鎴愬櫒琛ㄨ揪寮忥纸generator expression锛夈备负浠涔堜笉鍙鍓嶈呭憿锛熷傛灉鍓崭笁涓璇娉曢兘琚绉颁负钬沧帹瀵煎纺钬濓纴涓轰粈涔堢敓鎴愬櫒杩欎釜涓嶅彨锻锛
PEP 289 钬斺 鐢熸垚鍣ㄨ〃杈惧纺 镄勬渶钖庣粰鍑轰简璇︾粏镄勫囨敞锛屽叾涓鎸囧嚭Raymond Hettinger璧峰埯鎻愯浣跨敤钬灭敓鎴愬櫒鎺ㄥ煎纺锛坓enerator comprehension锛夆濅竴璇嶏纴钖庢潵Peter Norvig鎻愬嚭浜嗏灭疮璁℃樉绀猴纸accumulation displays锛夆濓纴钖庢潵Tim Peters鎺ㄨ崘浜嗏灭敓鎴愬櫒琛ㄨ揪寮忊濊繖涓
钖嶈瘝銆备絾鏄瀹冨苟娌℃湁钖嶈瘝鍑虹幇浜呜繖镙风殑鍙桦寲銆
EarlGrey锛氢笂闱㈡彁鍒扮殑杩椤嚑浣嶉兘鏄澶х墰鍟婏紒鍏蜂綋澶у跺彲浠ヨ胺姝屼竴涓嬨
镓浠ユ垜鍦═witter涓婃彁鍑轰简杩欎釜闂棰桡细
python 链変釜鎴戜笉镍傜殑闂棰桡细涓轰粈涔埚畠浠琚绉颁负钬灭敓鎴愬櫒琛ㄨ揪寮忊濓纴钥屼笉鏄钬灭敓鎴愬櫒鎺ㄥ煎纺钬濓纻
Guido镄勫洖绛旀寚鍑轰简镙稿绩铡熷洜锛
鎺ㄥ煎纺涓寮濮嫔睘浜庘滃瓧闱㈤噺鏄剧ず锛坙iteral display锛夆濊繖涓姒傚康銆傝岀敓鎴愬櫒琛ㄨ揪寮忎笉鏄涓绉嶆樉绀猴纸display锛夈
Matt Boehm钖庢潵镓惧埌浜员im Peters鎻愬嚭钬灭敓鎴愬櫒琛ㄨ揪寮忊濅竴璇岖殑闾浠讹纴鍏朵腑璁茶堪浜嗕竴浜涚粏鑺傦细
璇诲畬闾浠跺悗锛屾垜瀵硅繖涓闂棰樼殑鐞呜В镟存繁浜嗐傞栧厛锛屼负浠涔堜细浣跨敤钬沧帹瀵煎纺钬濓纸comprehension锛変竴璇嶏纻Tim鍦ㄩ偖浠朵腑鎸囧嚭锛岃繖涓璇嶆潵婧愪簬闆嗗悎璁轰腑镄勬帹瀵煎叕鐞嗭纸Axiom of Comprehension锛夛纴瀹冩寚镄勬槸阃氲繃瀵瑰彟涓涓闆嗗悎镄勫厓绱犲簲鐢ㄦ煇涓璋撹瘝锛坧redicate锛屽嵆𨱒
浠讹级钥岀粍鎴愭柊镄勯泦钖堛傝繖鍜屽悜鍙︿竴涓搴忓垪涓镄勫厓绱犲簲鐢ㄦ煇涓𨱒′欢浠庤岀敓鎴愬垪琛ㄧ殑锅氭硶闱炲父绫讳技銆
EarlGrey锛氭垜涔嫔墠鐪嫔埌寰埚氱炕璇戜负钬滆В鏋悫濓纴鐪嫔埌杩欓噷镓嶈夊缑钬沧帹瀵煎纺钬濇墠鏄镟村嗳纭镄勮存硶銆
姝ｅ侴uido镓鎸囧嚭镄勶纴Python镄勮捐¤呭綋镞舵洿娉ㄩ吨镄勬槸鏄剧ず锛岃屼笉鏄𨱒′欢銆傗沧樉绀衡濅竴璇嶅湪杩欓噷镒忓懗镌浠ｇ爜镄勮娉旷湅涓婂拰瀹冨皢鍒涘缓镄勬暟鎹缁撴瀯寰埚儚銆傚垪琛ㄦ樉绀猴纸鍒楄〃鎺ㄥ煎纺锛夌湅涓婂幓镀忎竴涓鍒楄〃銆傚逛簬闆嗗悎鍜屽瓧鍏告樉绀烘潵璇达纴涔熸槸涓镙风殑阆撶悊銆备絾鏄鐢变簬娌℃湁鐢熸垚鍣
瀛楅溃閲忚娉曪纴锲犳ゆ牴链灏辨病链変竴涓鐢熸垚鍣ㄦ樉绀哄彲浠ヨ繘琛屽规瘆锛屼篃灏变笉瀛桦湪鐢熸垚鍣ㄦ樉绀轰简銆
鍦ㄨ捐¤ュ姛鑳界殑闾ｅ皝闾浠朵腑锛屸沧帹瀵煎纺钬濅竴娆℃槸钬沧樉绀衡濈殑钖屼箟璇嶏纴鐢变簬鐢熸垚鍣ㄦ病链夋樉绀猴纴镓浠ヤ篃涓嶅彲鑳芥湁鎺ㄥ煎纺銆
涓嶈繃Time鍦ㄤ粬镄勯偖浠朵腑涔熻村埌锛屾帹瀵煎纺镄勫囧欎箣澶勫湪浜庢浔浠躲傛帹瀵煎叕鐞嗙殑镙稿绩鍒欐槸璋撹銆备篃璁告槸锲犱负Python鎺ㄥ煎纺涓镄勬浔浠舵槸鍙阃夌殑锛屽叧娉ㄧ殑铹︾偣琚杞绉诲埌浜嗘樉绀烘柟闱銆
浣嗘槸鎴戣や负锛屾垜浠搴旇ュ彨瀹冧滑钬灭敓鎴愬櫒鎺ㄥ煎纺钬濄傛垜浠鍦ㄦ弿杩拌繖绫昏娉曟椂锛屽苟娌℃湁浣跨敤钬沧樉绀衡濅竴璇嶃傛垜浠娌℃湁鐞嗙敱灏嗏沧帹瀵煎纺钬濅笌钬沧樉绀衡濆拰瀛楅溃閲忚娉曡仈绯诲湪涓璧枫
鍒楄〃鎺ㄥ煎纺銆佸瓧鍏告帹瀵煎纺銆侀泦钖堟帹瀵煎纺鍜岀敓鎴愬櫒琛ㄨ揪寮忥纴杩椤洓涓琛ㄨ揪寮忓悇镊涔嬮棿链夌潃璁稿氱浉浼间箣澶勚傚傛灉灏嗗洓钥呬箣闂寸殑绫讳技镣规荤粨涓衡沧帹瀵煎纺钬濓纴灏嗘瀬澶у湴绠鍖栫浉鍏虫傚康銆傚畠浠涔嬮棿镄勭浉浼肩偣杩滃ぇ浜庝笉钖屼箣澶勶纴鎴戝缓璁澶у跺硅繖锲涗釜琛ㄨ揪寮忎娇鐢ㄥ悓镙风殑姒傚康

Ⅲ python中for循环放在后面要怎么理解

i因为闭包，lambda生成之后i引用的就是for循环中的i

建议你看一下python的列表生成器，

f = [(lambda n : i + n) for i in range(10)] 等同于

f=[]

for i in range(10)

f.append(lambda n : i + n)

下面是相关内容

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用range(1, 11)：

>>> range(1, 11)[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：

>>> L = []>>> for x in range(1, 11):... L.append(x * x)
...>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。

for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

还可以使用两层循环，可以生成全排列：

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

三层和三层以上的循环就很少用到了。

运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。例如，列出当前目录下的所有文件和目录名，可以通过一行代码实现：

>>> import os # 导入os模块，模块的概念后面讲到>>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']

for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的iteritems()可以同时迭代key和value：

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }>>> for k, v in d.iteritems():... print k, '=', v... y = B
x = A
z = C

因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list：

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }>>> [k + '=' + v for k, v in d.iteritems()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']

最后把一个list中所有的字符串变成小写：

>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

小结

运用列表生成式，可以快速生成list，可以通过一个list推导出另一个list，而代码却十分简洁。

思考：如果list中既包含字符串，又包含整数，由于非字符串类型没有lower()方法，所以列表生成式会报错：

>>> L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]
>>> [s.lower() for s in L]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>AttributeError: 'int' object has no attribute 'lower'

使用内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串：

>>> x = 'abc'>>> y = 123>>> isinstance(x, str)True>>> isinstance(y, str)False

请修改列表生成式，通过添加if语句保证列表生成式能正确地执行。

Ⅳ Python中列表生成式和生成器的区别

列表生成式语法：

[x*x for x in range(0,10)] //列表生成式,这里是中括号
//结果 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
(x*x for x in range(0,10)) //生成器, 这里是小括号
//结果 <generator object <genexpr> at 0x7f0b072e6140>

二者的区别很明显：
一个直接返回了表达式的结果列表， 而另一个是一个对象，该对象包含了对表达式结果的计算引用， 通过循环可以直接输出

g = (x*x for x in range(0,10))
for n in g:
print n

结果

0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

当表达式的结果数量较少的时候， 使用列表生成式还好， 一旦数量级过大， 那么列表生成式就会占用很大的内存，
而生成器并不是立即把结果写入内存， 而是保存的一种计算方式， 通过不断的获取， 可以获取到相应的位置的值,所以占用的内存仅仅是对计算对象的保存

Ⅳ Python中列表生成器的使用

在Python中，列表生成器与列表推导式是构建高效大列表的工具。列表生成器尤其适用于元素众多且内存占用敏感的场景。它们通过不同的方法实现，但核心在于节省内存消耗。这里有两种主要的使用方式：直接创建和自定义函数。

直接创建列表生成器，其语法与列表推导式类似，只是使用圆括号()代替方括号[]。例如，代码`ge1 = (i**2 for i in range(10))`就定义了一个生成器，它不立即生成所有数据，而是在需要时逐个产生。

使用时，列表生成器更像是一个“惰性”数据源，可以使用`next()`方法或for循环动态生成数据。比如，`print(next(ge1))`将依次输出0到9的平方。但要注意，`next()`只能向前产生，用完即止，再次调用会报错。

自定义函数也是一种创建列表生成器的方式，通过`yield`关键字返回结果。例如，`ge2 = f(i**2 for i in range(10))`，`f()`函数生成的是一个平方数序列。

列表生成器与列表推导式的关键区别在于内存使用：列表推导式在创建时就生成所有数据，占用内存；而列表生成器则按需生成，节省内存。如在PyCharm中，对比ge1（生成器）与co1（推导式）变量，可以看到后者包含了所有数据，而前者在未调用前几乎不占内存。

因此，当处理大型数据集时，列表生成器是内存管理的明智选择。

Ⅵ Python怎么设置条件表达式会提高效率

1.把range全部换成xrange
2.生成器，如 list=(item for item in fp)
3.利用psyco库，提高函数和类的运行效率。
4.字符串拼接：尽量少用“+”的方式，而采用''.join ，还有"%s"%i这样赋值的手段
5.函数的开销很大。尽量把循环放在函数内进行。而不要让每次迭代都调用函数。
6.“前提工作”先做好，比如该赋值，该拼接的，然后再引入到函数中，或者进行下面的循环。
7.尽量使用内置方法，因为内置的是C写的，效率肯定高很多
8.每当要对序列中的内容进行循环处理时，就应当尝试用列表解析来代替它，如：[i for i in xrang(10) if i%2==0]
9.学会使用itertools模块。当python中添加了迭代器后，就为常见模式提供了一个新的模块，因为它是以C语言编写，所以提供了最高效的迭代器。
--多记录一些。列表，字符串，字典，xrange,类文件对象，这些都是可迭代对象，换句话说，都可以直接用在for循环中进行迭代，如for item in open('1.txt')
--直接使用速度会快。另外，我对比了itertools里工具和xrange，比如都循环100000次打印数字，使用islice(count(),100000)均要比xrange(100000)快
--而xrange还要比range快。
10.用列表解析取代for循环。列表解析的效率等于或高于map。
11.垃圾回收机制，会对列表的操作有重大影响，如列表的append，或者列表解析。import gc，然后在数据载入模块前gc.disable（）,结束后再gc.enable()。