Python-推导式

介绍

Python推导式（Comprehensions）是Python语言中一个强大的特性，它可以快速、简洁地创建一个新的数据结构。它的语法非常简单，可以轻松地在一行代码中完成许多常见的操作，如过滤、映射、计算等。

Python推导式的语法如下：

[expression for item in iterable if condition]

其中，expression 是每个元素应用的表达式，item 是可迭代对象中的每个元素，condition 是可选的筛选条件

Python推导式分为三种类型：列表推导式（List Comprehensions）、字典推导式（Dictionary Comprehensions）和集合推导式（Set
Comprehensions）。

列表推导式

列表推导式是Python中最常见和最常用的推导式类型。它可以快速地生成一个新的列表，该列表根据原始列表或其他可迭代对象中的元素和指定的表达式生成。

案例

list_derivation = [i for i in range(1, 20) if i % 2 == 0]
print("列表推导式", list_derivation)

list_tuple = [(i, j) for i in range(1, 3) for j in range(2)]

print("返回元组", list_tuple)

结果

列表推导式 [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
返回元组 [(1, 0), (1, 1), (2, 0), (2, 1)]

字典推导式

字典推导式与列表推导式类似，它也可以从原始字典或其他可迭代对象中生成一个新的字典。它的语法如下：

{key_expression: value_expression for item in iterable if condition}

其中，key_expression 和 value_expression 是每个键值对的表达式，item 是可迭代对象中的每个元素，condition 是可选的筛选条件。

案例

original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
doubled_dict = {key: value * 2 for key, value in original_dict.items()}
print("字典推导式", doubled_dict)

dict_derivation = {x: x ** 2 for x in range(1, 11)}
print("开平方", dict_derivation)

结果

字典推导式 {'a': 2, 'b': 4, 'c': 6}
开平方 {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81, 10: 100}

集合推导式

集合推导式与列表推导式和字典推导式类似，但它生成一个新的集合。它的语法如下：

{expression for item in iterable if condition}

其中，expression 是集合中每个元素应用的表达式，item 是可迭代对象中的每个元素，condition 是可选的筛选条件。

案例

set_derivation = {i for i in range(1, 20)}
print(type(set_derivation))
print("集合推导式", set_derivation)

结果

<class 'set'>
集合推导式 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19}

使用场景

Python推导式非常适用于需要对一个可迭代对象进行转换、过滤或映射的场景。它可以帮助开发人员快速编写简单而又高效的代码，而不需要编写多行代码。

• 创建新的数据结构：Python推导式可以帮助创建新的列表、字典、集合等数据结构。
• 过滤数据：使用Python推导式可以轻松地过滤一个列表或其他可迭代对象中的元素，从而生成一个新的列表或其他数据结构。
• 映射数据：使用Python推导式可以快速地将一个列表或其他可迭代对象中的元素映射到一个新的列表或其他数据结构中。
• 计算数据：使用Python推导式可以快速地计算一个列表或其他可迭代对象中的元素，从而生成一个新的列表或其他数据结构。

总之，Python推导式是一种非常强大和实用的特性，可以帮助开发人员编写更简洁、更高效的Python代码。在日常开发中，我们可以尽量使用Python推导式可以提高代码的可读性和可维护性，同时也可以减少编写冗长和复杂代码的时间和精力。

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