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小白的Python 学习笔记(八)推导式详解

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小白的Python 学习笔记(八)推导式详解
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大家好,今天我总结一下Python的推导式,首先让我们来看定义

推导式(comprehensions)是Python的一种独有特性,是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。一般有三种使用最多的推导式:

  • 列表推导式(list comprehensions)
  • 字典推导式(dict comprehensions)
  • 集合推导式(set comprehensions)

使用推导式可以简化代码的同时提高效率,在我的个人使用场景中,用的最多的还是列表推导式,接下来我会一一介绍这三种常见的推导式,最后通过一个简单实战发现推导式的高效之处

列表推导式(list comprehensions)

模板

首先,让我们看看使用列表推导式的基础模板:

  • [ expression for item in list if conditional ] 简单来说,遍历一个list,得到每一个元素item,我们相对item进行哪些操作,写在expression里就可以,如果对筛选有什么条件,可以放在if后面

下面可以通过大量实例帮助大家理解

使用实例

先看第一个小栗子,在这里我们用for循环常规遍历一个字符串‘human’,把每一字母作为元素放在一个叫h_letters的数组里面:

h_letters = []
for letter in 'human':
    h_letters.append(letter)

print(h_letters)![enter image description here](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/6/14/16b55313e2dd1a43?w=404&h=133&f=png&s=31177)

Out:['h', 'u', 'm', 'a', 'n']

复制代码

如果我们根据列表推导式的定义模板,可以简化如下:

h_letters = [ letter for letter in 'human' ]
print( h_letters)

Out: ['h', 'u', 'm', 'a', 'n']
复制代码

这样的话便捷了很多,看上去也很容易理解,这里我们在expression部分什么都没有写,只是提出了每个元素而已,运行时的python执行方式如下:


我们可以在expression的部分进行很多操作,比如:

h_letters = [ letter.upper() for letter in 'human' ]
print( h_letters)

Out: ['H', 'U', 'M', 'A', 'N']
复制代码

这样我们可以很容易的实现字母的大小写转化

同样的,我们可以在if后面写出筛选条件,比如这里,我们想要提出从-20 ~ 20中所有能被3整除的正数:

result = [num for num in range(-20,20)        
          if num %3==0 and num > 0]   

print(result)       #多个条件可以用and连接

Out: [3, 6, 9, 12, 15, 18]
复制代码

列表推导式的实际应用场景十分广泛,它和lambda不同,是真正好理解,提高效率的python特性之一,这里相信聪明的你已经想到了更多用法!

字典推导式(dict comprehensions )

模板

让我们看先来看使用字典推导式的基础模板:

  • { key:value for key,value in existing_data_structure }

这里和list有所不同,因位dict里面有两个关键的属性,key 和 value,但大同小异,我们现在的expression部分可以同时对 key 和 value 进行操作

下面来看最常见的应用

使用实例

首先最实用的功能莫过于可以实现一个dict的key,value值互换:

person = {'name':'xiaobai','city':'paris'}
person_reverse = {v:k for k,v in person.items()}   #简单互换key和value的值即可

print(person_reverse)
Out: {'xiaobai': 'name', 'paris': 'city'}
复制代码

这里就非常方便了用字典推导式,不然的话如果用for循环,会稍微麻烦一些。 让我们再看下一个很巧的例子:

nums = {'a':10,'b':20,'A':5,'B':3,'d':4}
num_frequency  = {k.lower():nums.get(k.lower(),0) + nums.get(k.upper(),0)
     for k in nums.keys() }

print(num_frequency)

Out: {'a': 15, 'b': 23, 'd': 4}
复制代码

这里使用的就比较灵活,我们有一个数据,key是字母的大小写混在一起,我们想统计同一个key(大小写都包括)所对应的数字出现总和,所以在新建的num_frequency 字典用使用了推导式,这里我们遍历的是dict.keys()配合dict.get()方法,当然,如果仅仅是为了实现这个功能,我们有更好的办法,这里只是为了介绍推导式

再比如下面的例子:

fruit = ['apple','banana','organge','mango','peach']

fruit_len = {f:len(f) for f in fruit}
print(fruit_len)

Out:{'apple': 5, 'banana': 6, 'organge': 7, 'mango': 5, 'peach': 5}

复制代码

我们有一个fruit的list,现在想要得到每一种水果的单词长度,就可以通过图中所示的方法实现,非常容易

最后再来看一个字典推导式配合枚举(enumerate)的例子:

fruit = ['apple','organge','banana','mango','peach']

fruit_positon = {v:i for i,v in enumerate(fruit)}
print(fruit_positon)

Out: {'apple': 0, 'organge': 1, 'banana': 2, 'mango': 3, 'peach': 4}

复制代码

还是用刚才的list,这次我们得到的key是fruit的每个元素,value则是该元素在fruit所在的index

集合推导式(Set comprehensions)

模板

让我们看先来看使用集合推导式的基础模板:

  • { expression for item in Sequence if conditional }

其实集合推导式和list的推导式很像,但是既然是集合,肯定会配合利用Set的特有属性来实现我们的目的,如果你还对Set这种数据结构不够了解,可以参考我之前的文章: Python 进阶之路 (四) 先立Flag, 社区最全的Set用法集锦

下面来看最常见的应用

使用实例

首先,我们来看一个根据Set值唯一的特性的例子,我们有一个list叫names,用来存储名字,其中的数据很不规范,有大写,小写,还有重复的,我们想要去重并把名字的格式统一为首字母大写,实现方法便是用Set推导式:

names = [ 'Bob', 'JOHN', 'alice', 'bob', 'ALICE', 'James', 'Bob','JAMES','jAMeS' ]
names_standard = { n[0].upper()+n[1:].lower() for n in names}

print(names_standard)
Out: {'John', 'Bob', 'James', 'Alice'}

复制代码

这里就不再举很多的其他例子了,因为使用的方式多种多样,剩下的就靠广大人民群众的智慧自行开发即可!

简单实战

现在让我们来看一个比较综合的例子!我们现在手里有一个英文字典的dictionary.txt文件,包含从A~Z的单词

具体需求:我们想要找到长度大于5的正反拼写都具有实际含义的单词

我们现在会通过各种推导式来实现这个目标,我会在文章最后把txt文件及Python文件下载链接附上,这样大家如果先要练习可以自行下载

首先,我们的初始目录结构如下:


这里我新建了一个test文件夹,把dictionary.txt 文件和python文件放在一起方便读取,开始之前,先大概看下txt文件长什么样子:


第一步:读取dictionary.txt中的单词,选出长度大于5的

with open('dictionary.txt') as dictionary_file:
    words = (line.rstrip() for line in dictionary_file)
    words_over_five_letters = [w for w in words if len(w)>5 ]
    
复制代码

这里通过列表推导式words_over_five_letters 用来存储所有长度大于5的单词

第二步:将上一步选出的单词全部以倒序的方式存储在一个集合里

reversed_words ={
    word[::-1]
    for word in words_over_five_letters
    }
复制代码

通过set推导式来实现

第三步:通过 if 条件筛选得出结果

reversible_words = [
    word
    for word in words_over_five_letters
    if word in reversed_words
]

for word in reversible_words[0:20]:
    print(word)
    
    
Out:
    abrood
    agenes
    amaroid
    amunam
    animal
    animes
    bruted
    darter
    decart
    decurt
    deedeed
    deflow
    degami
    degener
    degged
    deified
    deifier
    deliver
    denier
复制代码

这里最后共有203个结果,我们只看了前20个,验证方法就是只要长度大于5的单词同时存在于reversed_words和words_over_five_letters即可

完整代码如下:

with open('dictionary.txt') as dictionary_file:
    words = (line.rstrip() for line in dictionary_file)
    words_over_five_letters = [w for w in words if len(w)>5 ]

reversed_words ={
    word[::-1]
    for word in words_over_five_letters
     }

reversible_words = [
    word
    for word in words_over_five_letters
    if word in reversed_words
]

for word in reversible_words[0:20]:
    print(word)
复制代码

资料下载

总结

这次为大家总结了python里面常见的三种推导式相关用法以及最后的小实战环节,希望大家喜欢,双击666点个赞吧!!

阅读原文...


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