序列

序列是指一组数据,按存放类型分为容器序列与扁平序列,按能否被修改分为不可变序列与可变序列。

容器序列与扁平序列

容器序列存放的是对象的引用,包括list、tuple、collections.deque。

扁平序列存放的是对象的值,包括str、bytes、bytearray、memoryview和array.array。

扁平序列的值是字符、字节和数值这种基础类型。

不可变序列与可变序列

不可变序列,包括tuple、str、bytes。

可变序列,包括list、bytearray、array.array、collection.deque、memoryview。

下图左边是父类,右边是子类,可以看出可变序列是从不可变序列继承来的,扩展了可变方法:

python 列表推导和生成器表达式的使用

列表推导

Python语言魅力在于简洁,这能从最常见的创建列表体现出来,比如我们想把字符串"abc"转换成新列表["a", "b", "c"],常规写法:

symbols = "abc"
codes = []
for symbol in symbols:
 codes.append(symbol)
print(codes) # ["a", "b", "c"]

用到了for循环和列表append方法。实际上可以不用append方法,直接:

symbols = "abc"
codes = [symbol for symbol in symbols]

这叫做列表推导,是更加Pythonic的写法。

无论是编写效率还是可阅读性,列表推导都更胜一筹,可以说是构建列表的快捷方式。但是不能滥用,通用原则是,如果列表推导的代码超过了两行,就要考虑用append了。这不是规定,完全可以凭借自我喜好来选择。

笛卡尔积是指多个序列中元素所有组合,我们用列表推导来实现笛卡尔积:

colors = ["black", "white"]
sizes = ["S", "M", "L"]
tshirts = [(color, size) for color in colors for size in sizes]

一行代码搞定!Life is short,use Python,list comprehension is wonderful,amazing。

注意这行代码有两个for循环,等价于:

for color in colors:
 for size in sizes:

运行结果是:

[('black', 'S'), ('black', 'M'), ('black', 'L'), ('white', 'S'), ('white', 'M'), ('white', 'L')]

如果换一下顺序:

[(color, size) for color in colors for size in sizes]

等价于:

for size in sizes:
 for color in colors:

运行结果是不同的,观察第2个元素:

[('black', 'S'), ('white', 'S'), ('black', 'M'), ('white', 'M'), ('black', 'L'), ('white', 'L')]

生成器表达式

一般接触到生成器时,都要讲yield关键字,看似有点复杂,然而却很简单,生成器就像列表推导一样,只不过是用来生成其他类型序列的,比如元组:

symbols = "abc"
codes = (symbol for symbol in symbols)

它的语法非常简单,把列表推导的中括号[]换成小括号(),就可以了。

语法相似,本质上却有很大区别,我们试着用生成器表达式来实现笛卡尔积,看看会有什么变化:

colors = ["black", "white"]
sizes = ["S", "M", "L"]
tshirts = ((color, size) for color in colors for size in sizes)

运行结果是:

<generator object <genexpr> at 0x000001FD57D2DB30>

generator object,结果是一个生成器对象。因为生成器表达式在每次迭代时才会逐个产出元素,所以这里的结果并不是已经创建好的元组。列表推导才会一次性产生新列表所有元素。

通过迭代把生成器表达式结果输出:

for tshirt in tshirts:
 print(tshirt)
('black', 'S')
('white', 'S')
('black', 'M')
('white', 'M')
('black', 'L')
('white', 'L')

生成器表达式可以提升程序性能,比如要计算两个各有1000个元素的列表的笛卡尔积,生成器表达式可以帮忙省掉运行for循环的开销,即一个包含100万个元素的列表。

yield作用和return差不多,后面会讲到。

Tips

本小节内容是我看《流畅的Python》第一遍时记录的知识点:

  1. Python标准库用C实现了丰富的序列类型。
  2. 列表推导,就是指a = [x for x in something]这种写法。
  3. 生成器表达式用于生成列表外的其他类型的序列,它跟列表推导的区别仅仅在于方括号换成圆括号,如b = tuple(x for x in something)
  4. array.array('I', x for x in something) ,array构造方法的第一个参数指定了数组中数字的存储方式。
  5. for tshirt in [c, s for c in colors for s in sizes],列表推导会一次性生成这个列表,存储在内存中,占用资源。for tshirt in ('%s %s' for c in colors for s in sizes),生成器表达式只在循环时逐个产出元素,避免额外的内存占用,省掉了运行for循环的开销。

小结

本文首先介绍了序列的概念,然后演示了Python常规骚操作——列表推导,最后引出了生成器表达式这个看似复杂实则简单的语法。列表是可变的,它有个不可变的孪生兄弟,元组。

参考资料:

《流畅的Python》

以上就是python 列表推导和生成器表达式的使用的详细内容,更多关于python 列表推导和生成器表达式的资料请关注其它相关文章!

广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。