Astuce Python : Utiliser les compréhensions de listes avec une logique conditionnelle

王林
Libérer: 2024-08-28 18:31:32
original
243 Les gens l'ont consulté

Python Trick: Using List Comprehensions with Conditional Logic

Les compréhensions de listes en Python sont un moyen concis de créer des listes et permettent à la logique conditionnelle de filtrer ou de modifier des éléments en fonction de certains critères.

Cela peut conduire à un code plus propre et plus lisible.

Exemple : Filtrage et modification des éléments de liste

# Original list of numbers
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Use list comprehension to create a new list with even numbers squared
squared_evens = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]

print("Squared even numbers:", squared_evens)


# Output
# Squared even numbers: [4, 16, 36, 64, 100]
Copier après la connexion

Comment ça marche :

  • [x*2 pour x en nombres si x % 2 == 0] est une compréhension de liste qui parcourt les nombres, vérifie si chaque nombre est pair (x % 2 == 0), et si c'est le cas, mettez-le au carré (x*2).
  • Le résultat est une nouvelle liste contenant uniquement les valeurs au carré des nombres pairs de la liste d'origine.

Pourquoi c'est cool :

  • Concision : vous permet d'écrire du code plus compact et plus lisible que les boucles et conditions traditionnelles.
  • Lisibilité : permet de voir facilement l'intention du code (filtrage et transformation) sur une seule ligne.
  • Efficacité : cela peut être plus efficace que d'utiliser plusieurs boucles et conditions.

Cette astuce est pratique pour toute tâche impliquant le filtrage et la transformation de données dans une liste, comme le traitement ou la préparation de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

source:dev.to
Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Tutoriels populaires
Plus>
Derniers téléchargements
Plus>
effets Web
Code source du site Web
Matériel du site Web
Modèle frontal
À propos de nous Clause de non-responsabilité Sitemap
Site Web PHP chinois:Formation PHP en ligne sur le bien-être public,Aidez les apprenants PHP à grandir rapidement!