推導(dǎo)式

什么是推導(dǎo)式

推導(dǎo)式是 for 循環(huán)的簡化使用方法，使用推導(dǎo)式，將一個可迭代對象中的數(shù)據(jù)遍歷到某一個容器當中。簡單的來說就是用一行for循環(huán)語句，遍歷一個可迭代對象中的所有數(shù)據(jù)，然后將遍歷出來的數(shù)據(jù)進行處理放入對應(yīng)的容器中的一個過程和方式。

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和推導(dǎo)類似作用的還有三元運算符，三元運算符是條件判斷語句的簡化使用方法。

語法

val for val in Iterable

就是 存入容器中的數(shù)據(jù) + for循環(huán)語句

表達方式

推導(dǎo)式有三種表達方式，分別用對應(yīng)的符號包裹推導(dǎo)式語句。

列表推導(dǎo)試：[val for val in Iterable]
集合推導(dǎo)式：{val for val in Iterable}
字典推導(dǎo)式：{x,y for x,y in Iterable}

列表推導(dǎo)式

列表推到式，遍歷出來的數(shù)據(jù)最終就會變成一個列表數(shù)據(jù)。

基本語法

列表中存入10條數(shù)據(jù)。

# 常規(guī)寫法
lst = []
for i in range(1, 11):
    lst.append(i)
print(lst)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 推導(dǎo)式寫法
lst = [i for i in range(1, 11)]
print(lst)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

其它使用方法

單循環(huán)推導(dǎo)式

# 處理容器中的數(shù)據(jù)：[1, 2, 3, 4, 5] -> [3, 6, 9, 12, 15]
lst = [1, 2, 3, 4, 5]

# 普通寫法
new_lst = []
for i in lst:
	res = i * 3
	new_lst.append(res)
print(new_lst)  # [3, 6, 9, 12, 15]

# 推導(dǎo)式寫法
new_lst = [i * 3 for i in lst]
print(new_lst)  # [3, 6, 9, 12, 15]

帶有判斷條件的單循環(huán)推導(dǎo)式

# 過濾出奇數(shù)
lst = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 普通寫法
new_lst = []
for i in lst:
	if i % 2 == 1:
		new_lst.append(i)
print(new_lst)  # [1, 3, 5, 7, 9]

# 推導(dǎo)式寫法
# 推導(dǎo)式使用單項分支只能是在for語句結(jié)束之后使用
new_lst = [i for i in lst if i % 2 == 1]
print(new_lst)  # [1, 3, 5, 7, 9]

多循環(huán)推導(dǎo)式

# 兩個列表中的數(shù)據(jù)相加求和
lst = [1, 2, 3]
lst1 = [11, 22, 33]

# 普通方法
new_lst = []
for i in lst:
	for j in lst1:
		res = i + j
		new_lst.append(res)
print(new_lst)  # [12, 23, 34, 13, 24, 35, 14, 25, 36]

# 推導(dǎo)式寫法
new_lst = [i + j for i in lst for j in lst1]
print(new_lst)  # [12, 23, 34, 13, 24, 35, 14, 25, 36]

列表推導(dǎo)式練習題

1、將字典中的數(shù)據(jù)變成['x=A', 'y=B', 'z=c']的樣式
{'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }

2、將所用元素變成純小寫
["ADDD","dddDD","DDaa","sss"]

3、x是0-5之間的偶數(shù),y是0-5之間的奇數(shù) 把x,y組成一起變成元組,放到列表當中

4、使用列表推導(dǎo)式 制作所有99乘法表中的運算

5、求M,N中矩陣和元素的乘積
M = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
N = [[2,2,2], [3,3,3], [4,4,4]]

# 第五題解法之一

# =>實現(xiàn)效果1   [2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]
# =>實現(xiàn)效果2   [[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]]
# 實現(xiàn)效果 1
lst_new = []
for i in range(len(M)) :
	for j in range(len(N)) :
		res = M[i][j] * N[i][j]
		lst_new.append(res)
print(lst_new)
# 推導(dǎo)式寫法
res = [M[i][j]*N[i][j] for i in range(len(M)) for j in range(len(N))]
print(res)
# 實現(xiàn)效果 2
lst_new = []
for i in range(len(M)) :
	lst_new2 = []
	for j in range(len(N)) :
		res = M[i][j] * N[i][j]
		lst_new2.append(res)
	lst_new.append(lst_new2)
print(lst_new)
# 推導(dǎo)式寫法
res = [[M[i][j]*N[i][j] for j in range(len(M))] for i in range(len(N))]
print(res)

集合推導(dǎo)式

集合推導(dǎo)式和列表推導(dǎo)式的用法基本一樣，但是外面使用大括號包括，得到的數(shù)據(jù)是一個集合。

例題

'''
案例：
	滿足年齡在18到21，存款大于等于5000，小于等于5500的人
	開卡格式為：尊貴VIP卡老X（姓氏），否則開卡格式為：摳腳大漢老X（姓氏）
	把開卡的種類統(tǒng)計出來
'''
lst = [
	{"name": "劉鑫煒", "age": 18, "money": },
	{"name": "劉聰", "age": 19, "money": 5100},
	{"name": "劉子豪", "age": 20, "money": 4800},
	{"name": "孔祥群", "age": 21, "money": 2000},
	{"name": "宋云杰", "age": 18, "money": 20}
]

# 常規(guī)寫法
setvar = set()

for i in lst:
	if (18 <= i['age'] <= 21) and (5000 <= i['money'] <= 5500):
		res = '尊貴VIP老' + i['name'][0]
	else:
		res = '摳腳老漢' + i['name'][0]
	setvar.add(res)
print(setvar)   # {'尊貴VIP老劉', '摳腳老漢劉', '摳腳老漢孔', '摳腳老漢宋'}
# 打印顯示只有4個元素，是因為集合的自動去重

# 使用集合推導(dǎo)式
# 推導(dǎo)式只能使用單項分支，但是可以在返回值使用三元運算符
setvar = {
	"尊貴VIP卡老" + i["name"][0] if 18 <= i["age"] <= 21 and 5000 <= i["money"] <= 5500 else "摳腳大漢卡老" + i["name"][0] for i in lst}
print(setvar)   # {'摳腳大漢卡老孔', '摳腳大漢卡老劉', '尊貴VIP卡老劉', '摳腳大漢卡老宋'}

字典推導(dǎo)式

字典推導(dǎo)式也是一樣的用法，但是字典的數(shù)據(jù)是以鍵值對的形式存在的，所以返回的數(shù)據(jù)、或者要將返回的數(shù)據(jù)變成兩個，以對應(yīng)鍵值。

基礎(chǔ)語法

將列表中的鍵值對的變成一個字典

lst = [{'A': 'a'}, {'B': 'b'}]

dct = {k:v for i in lst for k,v in i.items()}

print(dct)  # {'A': 'a', 'B': 'b'}

字典推導(dǎo)式常用以配合的函數(shù)

函數(shù)	作用
enumerate	枚舉，根據(jù)索引號碼將可迭代對象中的值一一配對成元組，返回迭代器。
zip	將多個可迭代對象中的值一一對應(yīng)組成元組，返回迭代器。

enumerate

功能

枚舉，根據(jù)索引號碼 和 Iterable 中的值，一個一個拿出來配對組成元組，放入迭代器中，然后返回迭代器。

語法

enumerate(iterable, [start = 0])

參數(shù)

iterable：可迭代數(shù)據(jù)
start：可以選擇開始的索引號（默認從0開始索引）

返回值

迭代器

基本語法

from collections import Iterator
lst = ['東', '南', '西', '北']


# 基本使用
it = enumerate(lst)  # 實現(xiàn)功能返回迭代器
print(isinstance(it, Iterator))	 # True

# 強轉(zhuǎn)成列表
new_lst = list(it)
print(new_lst)  # [(0, '東'), (1, '南'), (2, '西'), (3, '北')]

"""
可以看到里面的元列表中的數(shù)據(jù)和對應(yīng)的索引號碼一一對應(yīng)成了元組
"""

上面的舉例當中，如果使用字典推導(dǎo)式和enumerate函數(shù)配合，就可以用一句話達成組成一個字典的目的。

from collections import Iterator
lst = ['東', '南', '西', '北']


# enumerate 配合使用字典推導(dǎo)式 變成字典
dct = {k: v for k, v in enumerate(lst)}
print(dct)  # {0: '東', 1: '南', 2: '西', 3: '北'}

zip

功能

將多個Iterable中的值，一個一個拿出來配對組成元組放入迭代器中，如果某個元素多出，沒有匹配項就會被舍棄。

語法

zip(iterable, iterable1, ……)

參數(shù)就是一個個的可迭代對象。

返回值

迭代器

基本語法

下面的舉例當中，將三個列表中的元素以一一對應(yīng)組成元組，但是最小的列表中只有三個元素，所以只能一一對應(yīng)組成三對元組，而多出的元素就被舍棄。

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = ['a', 'b', 'c', 'd']
lst3 = ['A', 'B', 'C']


it = zip(lst1, lst2, lst3)
lst = list(it)
print(lst)  # [(1, 'a', 'A'), (2, 'b', 'B'), (3, 'c', 'C')]

為什么沒有元組推導(dǎo)式

推導(dǎo)式我們到此學(xué)習完了，但是我們就發(fā)現(xiàn)，推導(dǎo)式就是在容器中使用一個for循環(huán)而已，為什么沒有元組推導(dǎo)式？

請見生成器

優(yōu)先使用推導(dǎo)式

在有的時候，我們需要在一個列表或者其它的一些容器中存放大量的值，我們一般會怎么使用呢？比如在初始化一個列表的時候我們使用for循環(huán)和append的方法去創(chuàng)建嗎？

這里大家注意，如果條件允許的話，那么我們一定是要優(yōu)先使用推導(dǎo)式而不是for循環(huán)加append的方式，原因很簡單，因為底層邏輯的不同，使推導(dǎo)式的執(zhí)行速度相比for循環(huán)加append更快。

import time

# 列表循環(huán)插入數(shù)據(jù)
start_time = time.perf_counter()
lst = []
for i in range():
    lst.append(i)
end_time = time.perf_counter()
print(end_time - start_time)  # 1.

""" 推導(dǎo)式比循環(huán)速度更快 """
start_time = time.perf_counter()
new_lst1 = [i for i in range()]
end_time = time.perf_counter()
print(end_time - start_time)  # 0.

經(jīng)過測試我們可以看到，推導(dǎo)式的速度大約是for循環(huán)的2倍多，是什么導(dǎo)致的？還記得我們之前使用過的dis模塊嗎？

import dis

def loop():
    lst = []
    for i in range(10):
        lst.append(i)
    return lst


def der():
    lst = [i for i in range(10)]
    return lst


dis.dis(loop)
print('-' * 100)
dis.dis(der)

結(jié)果如下：

  4           0 BUILD_LIST               0
              2 STORE_FAST               0 (lst)

  5           4 SETUP_LOOP              26 (to 32)
              6 LOAD_GLOBAL              0 (range)
              8 LOAD_CONST               1 (10)
             10 CALL_FUNCTION            1
             12 GET_ITER
        >>   14 FOR_ITER                14 (to 30)
             16 STORE_FAST               1 (i)

  6          18 LOAD_FAST                0 (lst)
             20 LOAD_ATTR                1 (append)
             22 LOAD_FAST                1 (i)
             24 CALL_FUNCTION            1
             26 POP_TOP
             28 JUMP_ABSOLUTE           14
        >>   30 POP_BLOCK

  7     >>   32 LOAD_FAST                0 (lst)
             34 RETURN_VALUE
-----------------------------------------------------------------------------
 11           0 LOAD_CONST               1 (<code object <listcomp> at 0x000002C71AD950C0, file "tset.py", line 11>)
              2 LOAD_CONST               2 ('der.<locals>.<listcomp>')
              4 MAKE_FUNCTION            0
              6 LOAD_GLOBAL              0 (range)
              8 LOAD_CONST               3 (10)
             10 CALL_FUNCTION            1
             12 GET_ITER
             14 CALL_FUNCTION            1
             16 STORE_FAST               0 (lst)

 12          18 LOAD_FAST                0 (lst)
             20 RETURN_VALUE

從上述結(jié)果中我們就是可以看出，在這種情況下，for循環(huán)因為開始定義列表、循環(huán)中的append方法的是使用，比推導(dǎo)式要多出幾個環(huán)節(jié)，因此速度相比之下變得很慢，這就是原因。

再次我們也再說一句，之后碰到關(guān)于速度和底層之類的疑惑的時候，就可以簡單的使用timeit和dis去驗證和簡答的理解。

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