Maison développement back-end Tutoriel Python Comment les compréhensions de listes peuvent-elles simplifier le traitement des listes imbriquées en Python ?

Comment les compréhensions de listes peuvent-elles simplifier le traitement des listes imbriquées en Python ?

Dec 11, 2024 am 10:16 AM

How Can List Comprehensions Simplify Nested List Processing in Python?

Simplification du traitement des listes imbriquées avec des compréhensions de listes

En programmation, travailler avec des listes imbriquées nécessite souvent de parcourir les éléments plusieurs fois. Une boucle imbriquée, comme le montre le code fourni, peut accomplir cette tâche. Cependant, les compréhensions de listes offrent une solution plus concise et efficace.

Considérez la liste imbriquée :

l = [['40', '20', '10', '30'], ['20', '20', '20', '20', '20', '30', '20'], ['30', '20', '30', '50', '10', '30', '20', '20', '20'], ['100', '100'], ['100', '100', '100', '100', '100'], ['100', '100', '100', '100']]
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Le but est de convertir chaque élément de cette liste en flottant. En utilisant des boucles imbriquées, le code ressemblerait à ceci :

newList = []
for x in l:
    for y in x:
        newList.append(float(y))
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Pour rationaliser ce processus avec des compréhensions de liste, nous pouvons imbriquer une boucle pour chaque niveau de la liste :

[[float(y) for y in x] for x in l]
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Ceci la compréhension aboutit à une liste de listes, chacune contenant les conversions flottantes des éléments correspondants dans la liste d'origine.

Pour une sortie aplatie, nous pouvons réorganiser l'ordre des boucles :

[float(y) for x in l for y in x]
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Cette compréhension produit une seule liste contenant toutes les valeurs flottantes de la liste imbriquée. Les compréhensions de listes offrent un moyen élégant et efficace sur le plan informatique de gérer de telles tâches de traitement de données, en simplifiant le code et en améliorant les performances.

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