生成器表達式(Generatorexpression)和列表解析(ListComprehension)

絕大多數(shù)情況下，遍歷一個集合都是為了對元素應(yīng)用某個動作或是進行篩選。如果看過本文的第二部分，你應(yīng)該還記得有內(nèi)建函數(shù)map和filter提供了這些功能，但Python仍然為這些操作提供了語言級的支持。

(x+1forxinlst)#生成器表達式，返回迭代器。外部的括號可在用于參數(shù)時省略。

[x+1forxinlst]#列表解析，返回list

如你所見，生成器表達式和列表解析(注：這里的翻譯有很多種，比如列表展開、列表推導(dǎo)等等，指的是同一個意思)的區(qū)別很小，所以人們提到這個特性時，簡單起見往往只描述成列表解析。然而由于返回迭代器時，并不是在一開始就計算所有的元素，這樣能得到更多的靈活性并且可以避開很多不必要的計算，所以除非你明確希望返回列表，否則應(yīng)該始終使用生成器表達式。接下來的文字里我就不區(qū)分這兩種形式了：)

你也可以為列表解析提供if子句進行篩選：

1(x+1forxinlstifx!=0)

或者提供多條for子句進行嵌套循環(huán)，嵌套次序就是for子句的順序：

1((x,y)forxinrange(3)foryinrange(x))

列表解析就是鮮明的Pythonic。我常遇到兩個使用列表解析的問題，本應(yīng)歸屬于最佳實踐，但這兩個問題非常典型，所以不妨在這里提一下：

第一個問題是，因為對元素應(yīng)用的動作太復(fù)雜，不能用一個表達式寫出來，所以不使用列表解析。這是典型的思想沒有轉(zhuǎn)變的例子，如果我們將動作封裝成函數(shù)，那不就是一個表達式了么?

第二個問題是，因為if子句里的條件需要計算，同時結(jié)果也需要進行同樣的計算，不希望計算兩遍，就像這樣：

1(x.doSomething()forxinlstifx.doSomething()>0)

這樣寫確實很糟糕，但組合一下列表解析即可解決：

1(xforxin(y.doSomething()foryinlst)ifx>0)

內(nèi)部的列表解析變量其實也可以用x，但為清晰起見我們改成了y?；蛘吒宄?，可以寫成兩個表達式：

tmp=(x.doSomething()forxinlst)

(xforxintmpifx>0)

列表解析可以替代絕大多數(shù)需要用到map和filter的場合，可能正因為此，著名的靜態(tài)檢查工具pylint將map和filter的使用列為了警告。

以上內(nèi)容為大家介紹了Python生成表達式和列表解析，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機構(gòu):千鋒教育。