Python中的推导式使用详解

推导式是Python中很强大的、很受欢迎的特性，具有语言简洁，速度快等优点。推导式包括:

1.列表推导式
2.字典推导式
3.集合推导式

嵌套列表推导式

NOTE: 字典和集合推导是最近才加入到Python的(Python 2.7 和Python 3.1以上版). 下面简要介绍下:

【列表推导式】

列表推导能非常简洁的构造一个新列表:只用一条简洁的表达式即可对得到的元素进行转换变形
其基本格式如下:

复制代码 代码如下:

[expr for value in collection ifcondition]

过滤条件可有可无，取决于实际应用，只留下表达式；相当于下面这段for循环:

复制代码 代码如下:

result = [] 
for value in collection: 
    if condition: 
        result.append(expression) 

例1:  过滤掉长度小于3的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母

复制代码 代码如下:

>>> names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith'] 
 
>>> [name.upper() for name in names if len(name)>3] 
['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH'] 

例2:  求(x,y)其中x是0-5之间的偶数，y是0-5之间的奇数组成的元祖列表

复制代码 代码如下:

>>> [(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1] 
[(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]

例3:  求M中3,6,9组成的列表

复制代码 代码如下:

>>> M = [[1,2,3],
...      [4,5,6],
...      [7,8,9]]
>>> M 
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 
>>> [row[2] for row in M] 
[3, 6, 9] 

#或者用下面的方式 
>>> [M[row][2] for row in (0,1,2)] 
[3, 6, 9] 

例4:  求M中斜线1,5,9组成的列表

复制代码 代码如下:

>>> M 
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 
>>> [M[i][i] for i in range(len(M))] 
[1, 5, 9] 

例5:  求M,N中矩阵和元素的乘积

复制代码 代码如下:

>>> M = [[1,2,3], 
...      [4,5,6], 
...      [7,8,9]] 
>>> N = [[2,2,2], 
...      [3,3,3], 
...      [4,4,4]] 
>>> [M[row][col]*N[row][col] for row in range(3) for col in range(3)] 
[2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36] 
>>> [[M[row][col]*N[row][col] for col in range(3)] for row in range(3)] 
[[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]] 
>>> [[M[row][col]*N[row][col] for row in range(3)] for col in range(3)] 
[[2, 12, 28], [4, 15, 32], [6, 18, 36]] 

例5:  讲字典中age键，按照条件赋新值

复制代码 代码如下:

>>> bob 
{'pay': 3000, 'job': 'dev', 'age': 42, 'name': 'Bob Smith'} 
>>> sue 
{'pay': 4000, 'job': 'hdw', 'age': 45, 'name': 'Sue Jones'} 
>>> people = [bob, sue] 
>>> [rec['age']+100 if rec['age'] >= 45 else rec['age'] for rec in people]  # 注意for位置 
[42, 145] 

【字典推导式】

字典和集合推导式是该思想的延续，语法差不多，只不过产生的是集合和字典而已。其基本格式如下:

复制代码 代码如下:

{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }

例1:  用字典推导式以字符串以及其长度建字典

复制代码 代码如下:

>>> strings = ['import','is','with','if','file','exception'] 
 
>>> D = {key: val for val,key in enumerate(strings)} 
 
>>> D 
{'exception': 5, 'is': 1, 'file': 4, 'import': 0, 'with': 2, 'if': 3} 

【集合推导式】
集合推导式跟列表推导式非常相似，唯一区别在于用{}代替[]。其基本格式如下:

复制代码 代码如下:

{ expr for value in collection if condition }

例1:  用集合推导建字符串长度的集合

复制代码 代码如下:

>>> strings = ['a','is','with','if','file','exception'] 
>>> {len(s) for s in strings}    #有长度相同的会只留一个，这在实际上也非常有用 
set([1, 2, 4, 9]) 

【嵌套列表推导式】
嵌套列表是指列表中嵌套列表，比如说:

复制代码 代码如下:

>>> L = [[1,2,3], 
         [4,5,6], 
         [7,8,9]] 

例1: 一个由男人列表和女人列表组成的嵌套列表,取出姓名中带有两个以上字母e的姓名，组成列表

复制代码 代码如下:

names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'], 
         ['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']] 

用for循环实现:

复制代码 代码如下:

tmp = [] 
for lst in names: 
    for name in lst: 
        if name.count('e') >= 2: 
            tmp.append(name) 
 
print tmp 
#输出结果 
>>>  
['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer'] 

用嵌套列表实现:

复制代码 代码如下:

>>> names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'], 
         ['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']] 
 
>>> [name for lst in names for name in lst if name.count('e')>=2]  #注意遍历顺序，这是实现的关键 
['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']