通过代码实例展示Python中列表生成式的用法
1 平方列表
如果你想创建一个包含1到10的平方的列表,你可以这样做:
squares = [] for x in range(10): squares.append(x**2)
这是一个简单的例子,但是使用列表生成式可以更简洁地创建这个列表。
squares = [x**2 for x in range(10)]
这个最简单的列表生成式由方括号开始,方括号内部先是一个表达式,其后跟着一个for语句。列表生成式总是返回一个列表。
2 整除3的数字列表
通常,你可能这样写:
numbers = [] for x in range(100): if x % 3 == 0: numbers.append(x)
你可以在列表生成式里包含一个if语句,来有条件地为列表添加项。为了创建一个包含0到100间能被3整除的数字列表,可以使用列表推导式:
numbers = [x for x in range(100) if x % 3 == 0]
3 找出质数
这通常要使用好几行代码来实现。
noprimes = [] for i in range(2, 8): for j in range(i*2, 50, i): noprimes.append(j) primes = [] for x in range(2, 50): if x not in noprimes: primes.append(x)
不过,你可以使用两个列表生成式来简化代码。
noprimes = [j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 50, i)] primes = [x for x in range(2, 50) if x not in noprimes]
第一行代码在一个列表生成式里使用了多层for循环。第一个循环是外部循环,第二个循环是是内部循环。为了找到质数,我们首先找到一个非质数的列表。通过找出2-7的倍数来产生这个非质数列表。然后我们循环遍历数字并查看每个数字是否在非质数列表。
修正:正如reddit上的shoyer指出的,使用集合(set)来查找noprimes(代码里的属性参数,译者注)效率更高。由于noprimes应该只包含唯一的值,并且我们频繁地去检查一个值是否存在,所以我们应该使用集合。集合的使用语法和列表的使用语法类似,所以我们可以这样使用:
noprimes = set(j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 50, i)) primes = [x for x in range(2, 50) if x not in noprimes]
4 嵌套列表降维
假设你有一个列表的列表(列表里包含列表)或者一个矩阵,
matrix = [[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11]]
并且你想把它降维到一个一维列表。你可以这样做:
flattened = [] for row in matrix: for i in row: flattened.append(i)
使用列表生成式:
flattened = [i for row in matrix for i in row]
这使用了两个for循环去迭代整个矩阵。外层(第一个)循环按行迭代,内部(第二个)循环对该行的每个项进行迭代。
5 模拟多个掷硬币事件
假设需要模拟多次掷硬币事件,其中0表示正面,1表示反面,你可以这样编写代码:
from random import random results = [] for x in range(10): results.append(int(round(random())))
或者使用列表生成式使代码更简洁:
from random import random results = [int(round(random())) for x in range(10)]
这里使用了range函数循环了10次。每一次我们都把random()的输出进行四舍五入。因为random()函数返回一个0到1的浮点数,所以对输出进行四舍五入就会返回0或者1。Round()函数返回一个浮点型数据,使用int()将其转为整型并添加到列表里。
6 移除句子中的元音字母
假设你有一个句子,
sentence = 'Your mother was a hamster'
并且你想移除所有的元音字母。我们可以使用几行代码轻易做到:
vowels = 'aeiou' non_list = [] for l in sentence: if not l in vowels: non_list.append(l) nonvowels = ''.join(non_list)
或者你可以使用列表生成式简化它:
vowels = 'aeiou' nonvowels = ''.join([l for l in sentence if not l in vowels])
这个例子使用列表生成式创建一个字母列表,字母列表的字母来自sentence句子的非元音字母。然后我们把生成的列表传给join()函数去转换为字符串。
修正:正如reddit上的iamadogwhatisthis提出的,这个例子不需要列表生成式。使用生成器(generator)更好:
vowels = 'aeiou' nonvowels = ''.join(l for l in sentence if not l in vowels)
注意,这里去掉了方括号。这是因为join函数接收任意可迭代的数据,包括列表或者生成器。这个没有方括号的语法使用了生成器。这产生(与列表生成式)同样的结果,相对于之前把所有条目包装成一个列表,生成器在我们遍历时才产生相应的条目。这可以使我们不必保存整个列表到内存,并且这对于处理大量数据更有效率。
7 获取目录里的文件名列表
下面的代码将会遍历my_dir目录下的文件,并在files里追加每个以txt为后缀的文件名。
import os files = [] for f in os.listdir('./my_dir'): if f.endswith('.txt'): files.append(f)
这同样可以使用列表生成式简化代码:
import os files = [f for f in os.listdir('./my_dir') if f.endswith('.txt')]
或者你可以获取一个相对路径的列表:
import os files = [os.path.join('./my_dir', f) for f in os.listdir('./my_dir') if f.endswith('.txt')]
感谢reddit上的rasbt提供。
8 将csv文件读取为字典列表
我们常常需要读取和处理csv文件的数据。处理csv数据的一个最有用的方法就是把它转换为一个字典列表。
import csv data = [] for x in csv.DictReader(open('file.csv', 'rU')): data.append(x)
你可以使用列表生成式快速实现:
import csv data = [ x for x in csv.DictReader(open('file.csv', 'rU'))]
DictReader类将会自动地使用csv文件的第一行作为字典的key属性名。DictReader类返回一个将会遍历csv文件所有行的对象。这个文件对象通过open()函数产生。我们提供了open()两个参数–第一个是csv文件名,第二个是模式。在这例子,‘rU'有两个意思。想往常一样,‘r'表示以读模式打开文件。‘U'表明我们将会接受通用换行符–‘n',‘r'和‘rn'。
感谢reddit上的blacwidonsfw提供。

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C 언어에는 내장 합계 기능이 없으므로 직접 작성해야합니다. 합계는 배열 및 축적 요소를 가로 질러 달성 할 수 있습니다. 루프 버전 : 루프 및 배열 길이를 사용하여 계산됩니다. 포인터 버전 : 포인터를 사용하여 배열 요소를 가리키며 효율적인 합계는 자체 증가 포인터를 통해 달성됩니다. 동적으로 배열 버전을 할당 : 배열을 동적으로 할당하고 메모리를 직접 관리하여 메모리 누출을 방지하기 위해 할당 된 메모리가 해제되도록합니다.

구별되고 구별되는 것은 구별과 관련이 있지만, 다르게 사용됩니다. 뚜렷한 (형용사)는 사물 자체의 독창성을 묘사하고 사물 사이의 차이를 강조하는 데 사용됩니다. 뚜렷한 (동사)는 구별 행동이나 능력을 나타내며 차별 과정을 설명하는 데 사용됩니다. 프로그래밍에서 구별은 종종 중복 제거 작업과 같은 컬렉션에서 요소의 독창성을 나타내는 데 사용됩니다. 홀수 및 짝수 숫자를 구별하는 것과 같은 알고리즘이나 함수의 설계에 별개가 반영됩니다. 최적화 할 때 별도의 작업은 적절한 알고리즘 및 데이터 구조를 선택해야하며, 고유 한 작업은 논리 효율성의 구별을 최적화하고 명확하고 읽을 수있는 코드 작성에주의를 기울여야합니다.

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코드 취약점, 브라우저 호환성, 성능 최적화, 보안 업데이트 및 사용자 경험 개선과 같은 요소로 인해 H5 페이지를 지속적으로 유지해야합니다. 효과적인 유지 관리 방법에는 완전한 테스트 시스템 설정, 버전 제어 도구 사용, 페이지 성능을 정기적으로 모니터링하고 사용자 피드백 수집 및 유지 관리 계획을 수립하는 것이 포함됩니다.

코드 복사 및 붙여 넣기는 불가능하지는 않지만주의해서 처리해야합니다. 코드의 환경, 라이브러리, 버전 등과 같은 종속성은 현재 프로젝트와 일치하지 않으므로 오류 또는 예측할 수없는 결과를 초래할 수 있습니다. 파일 경로, 종속 라이브러리 및 Python 버전을 포함하여 컨텍스트가 일관되게 유지하십시오. 또한 특정 라이브러리의 코드를 복사 및 붙여 넣을 때 라이브러리 및 해당 종속성을 설치해야 할 수도 있습니다. 일반적인 오류에는 경로 오류, 버전 충돌 및 일관되지 않은 코드 스타일이 포함됩니다. 성능 최적화는 코드의 원래 목적 및 제약에 따라 재 설계 또는 리팩토링되어야합니다. 복사 코드를 이해하고 디버그하고 맹목적으로 복사하여 붙여 넣지 않는 것이 중요합니다.
