Apakah pemahaman senarai dalam python?

Apakah pemahaman senarai dalam python?

Senarai pemahaman dalam Python adalah cara yang ringkas dan kuat untuk membuat senarai berdasarkan senarai sedia ada atau ayat lain. Ia membolehkan anda menggabungkan gelung dan pernyataan bersyarat ke dalam satu baris kod yang boleh dibaca. Sintaks asas untuk pemahaman senarai adalah:

 <code class="python">new_list = [expression for item in iterable if condition]</code>

Inilah cara ia berfungsi:

1. Ekspresi : Inilah yang anda mahu lakukan dengan setiap item di iterable . Ia boleh menjadi operasi yang mudah, seperti mendarabkan item dengan 2, atau operasi yang lebih kompleks.
2. Itsable : Ini adalah sumber data yang anda bekerjasama, seperti senarai, tuple, atau mana -mana objek yang boleh dimakan.
3. Keadaan (Pilihan) : Ini digunakan untuk menapis item dari iterable . Sekiranya keadaan itu benar untuk item, expression itu digunakan untuknya.

Berikut adalah contoh pemahaman senarai:

 <code class="python"># Traditional way numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared_numbers = [] for num in numbers: squared_numbers.append(num ** 2) # Using list comprehension squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]</code>

Kedua -dua kaedah ini mencapai hasil yang sama, tetapi pemahaman senarai lebih ringkas.

Bagaimanakah senarai pemahaman dapat meningkatkan kecekapan kod python saya?

Pemahaman senarai dapat meningkatkan kecekapan kod python anda dalam beberapa cara:

1. Kod Ringkas : Pemahaman Senarai membolehkan anda menulis lebih sedikit baris kod, yang boleh menjadikan kod anda lebih mudah untuk dibaca dan diselenggara. Pengurangan panjang kod ini juga boleh bermakna lebih sedikit peluang untuk kesilapan.
2. Prestasi : Senarai pemantauan sering lebih cepat daripada tradisional untuk gelung kerana mereka dioptimumkan pada tahap C di cpython, pelaksanaan python lalai. Mereka membuat dan mengembalikan senarai dalam satu pas, yang boleh menjadi lebih cekap daripada membina senarai secara bertahap.
3. Penggunaan memori : Senarai pemantauan lebih cekap memori untuk senarai yang lebih kecil kerana mereka mengelakkan keperluan untuk membuat objek senarai berasingan untuk memegang hasil pertengahan. Walau bagaimanapun, untuk senarai yang sangat besar, gelung tradisional mungkin lebih baik kerana pemantauan senarai membuat keseluruhan senarai dalam memori sekaligus.
4. Expressiveness : Mereka dapat dengan jelas menyatakan niat kod, menjadikannya lebih mudah bagi pemaju lain (atau diri anda pada masa akan datang) untuk memahami apa yang dimaksudkan oleh Kod.

Inilah contoh membandingkan prestasi:

 <code class="python">import timeit # List comprehension list_comp_time = timeit.timeit('[x**2 for x in range(1000)]', number=10000) print(f"List comprehension time: {list_comp_time}") # Traditional for loop for_loop_time = timeit.timeit(''' numbers = [] for x in range(1000): numbers.append(x**2) ''', number=10000) print(f"For loop time: {for_loop_time}")</code>

Menjalankan kod ini sering menunjukkan bahawa pemahaman senarai lebih cepat.

Apakah beberapa kes penggunaan biasa untuk pemahaman senarai dalam pengaturcaraan Python?

Senarai pemantauan adalah serba boleh dan boleh digunakan dalam banyak senario. Beberapa kes penggunaan biasa termasuk:

1. Mengubah Senarai : Anda boleh menggunakan senarai pemantauan untuk mengubah elemen senarai. Sebagai contoh, menukar senarai rentetan ke huruf besar:

    <code class="python">original_list = ["apple", "banana", "cherry"] upper_list = [fruit.upper() for fruit in original_list]</code>

2. Senarai Penapisan : Anda boleh menapis elemen berdasarkan keadaan. Sebagai contoh, memilih nombor walaupun dari senarai:

    <code class="python">numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] even_numbers = [num for num in numbers if num % 2 == 0]</code>

3. Membuat Senarai dari Iterables Lain : Senarai Komprehensif boleh membuat senarai dari ayat lain seperti tuple atau set:

    <code class="python">tuple_data = (1, 2, 3, 4, 5) new_list = [x * 2 for x in tuple_data]</code>

4. Senarai SENARAI SENARAI : Anda boleh menggunakan pemantauan senarai bersarang untuk meratakan senarai senarai atau melakukan operasi yang lebih kompleks:

    <code class="python">matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] flat_list = [num for row in matrix for num in row]</code>

5. Logik Bersyarat : Anda boleh memasukkan logik bersyarat untuk menggunakan transformasi yang berbeza berdasarkan keadaan:

    <code class="python">numbers = [1, -2, 3, -4, 5] absolute_values = [abs(num) if num </code>

Bolehkah senarai pemahaman digunakan dengan struktur data lain dalam python selain senarai?

Walaupun istilah "pemahaman senarai" secara khusus merujuk kepada membuat senarai, konsep ini boleh diperluaskan ke struktur data lain di Python. Berikut adalah cara anda boleh menggunakan sintaks serupa dengan struktur data lain:

1. Tetapkan Komprehensif : Tetapkan Kompresi Gunakan pendakap keriting {} bukan kurungan persegi [] dan kembalikan satu set:

    <code class="python">numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 6] unique_squares = {x**2 for x in numbers}</code>

2. KESELURUHAN KAMI : KESELAMATAN KAMI Buat kamus. Mereka menggunakan pendakap keriting {} dan kolon : untuk memisahkan kunci dan nilai:

    <code class="python">original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} doubled_dict = {key: value * 2 for key, value in original_dict.items()}</code>

3. Ekspresi Generator : Ekspresi penjana adalah serupa dengan pemantauan senarai tetapi menggunakan tanda kurung () bukan kurungan persegi [] . Mereka menjana nilai-nilai on-the-fly dan tidak menyimpannya dalam ingatan:

    <code class="python">numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squares_gen = (x**2 for x in numbers) for square in squares_gen: print(square)</code>

Walaupun pemantauan senarai khusus untuk senarai, pembinaan yang berkaitan ini membolehkan anda menggunakan sintaks yang sama untuk struktur data lain, meningkatkan kebolehbacaan dan kecekapan kod dengan cara yang sama.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah pemahaman senarai dalam python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!