python 中关于推导式生成器的一些总结

博客介绍了推导式,它是一种数据生成或处理方式,类型包括列表、元组、字符串、字典、集合,外部括号决定返回值类型。还分别阐述了列表推导式、字典推导式的格式及应用,如列表立方运算、嵌套列表转换,字典生成等,也提及生成器的创建方式。
推导式:
可以理解为是数据生成方式或者是处理方式
类型:列表,元组,字符串,字典,集合
外部包装的括号决定了返回值类型的 定义

列表推导式

[表达式 for循环 if语句]

1)对列表中的每项元素进行立方运算(变换功能)

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
b = [x ** 3 for x in a]
print(a) 
print(b)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

还可以筛选出自己想要,比如只要3以及3的倍数进行立方运算

b = [x ** 3 for x in a if x % 3 == 0]
print(b)

[27, 216, 729]

2)支持多层for循环
将一个嵌套列表转换成一个一维列表。
我们看到a是一个嵌套列表,如果按照我们普通的做法的话,就需要先定义一个空列表c

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
c=[]
for i in a:
    for j in i:
        c.append(j)
print(c)
#一共需要五行代码,而如果用列表推导式的话就只需要两行代码
b = [j for i in a for j in i]
print(b)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

字典推导式

{表达式(key:value) for循环 if语句}

题目1:
现在要做一个字典,key是a>>z,然后值是1>>26,用字典推导式的话就可以很快做出来了

mylist=[chr(var) for var in range(97,123)]
mydict={var:index+1 for index,var in enumerate(mylist)}
print(mydict)
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6, 'g': 7, 'h': 8, 'i': 9, 'j': 10, 'k': 11, 'l': 12, 'm': 13, 'n': 14, 'o': 15, 'p': 16, 'q': 17, 'r': 18, 's': 19, 't': 20, 'u': 21, 'v': 22, 'w': 23, 'x': 24, 'y': 25, 'z': 26}

题目2:

data={'id': 1, 'task_id': 'abc', 'weibo': 'true', 'weixin': 'true', 'zhihu': 'true', 'baidu_tieba': 'false', 'baidu_new': 'false', 'toutiao': 'true', 'total_num': 0}
#要求取出:weibo,weixin,zhihu,baidu_tieba,baidu_new,toutiao的键值对存放到一个字典里面,并添加一个字段true_num,值为该字典中true个数。
#我们如果用以前的做法:
k11=('weibo','weixin','zhihu','baidu_tieba','baidu_new','toutiao')
c={}
d=0
for k,v in data.items():
    if k in k11:
        c[k]=v
        if v == 'true':
            d+=1
            c['true_num']=d
print(c)
#结果
{'weibo': 'true', 'true_num': 4, 'weixin': 'true', 'zhihu': 'true', 'baidu_tieba': 'false', 'baidu_new': 'false', 'toutiao': 'true'}
#我们尝试使用一下推导式

a = {k:v for k,v in data.items() if k in k11}
dict=dict({'ture_num':len({k:v for k,v in data.items() if k in k11 if v == 'true'})},**(a))
print(dict)
#结果
{'ture_num': 4, 'weibo': 'true', 'weixin': 'true', 'zhihu': 'true', 'baidu_tieba': 'false', 'baidu_new': 'false', 'toutiao': 'true'}

上述两种方法输出的字典有些许不同,我也不知道怎么解释,有大神看到的话可以帮我解释一下吗

生成器的一种创建方式

(表达式 for循环 if语句)——> generator
generator.__next__()函数 
	获取生长器中的数据
	生成器中的数据只有调用,for循坏迭代访问:
		维护了一套算法在生成器中
		使用数据的时候,才会生成一个个的数据
		好处,节省内存
		StopIteration:数据结束异常
		标识一个序列 迭代器 结束,StopIteration
### Python 中列表推导式生成器表达式的区别及用法 #### 列表推导式的定义与语法 列表推导式是一种简洁而强大的方式,用于通过单行代码构建新的列表。它的基本结构如下所示[^4]: ```python [expression for item in iterable if condition] ``` 其中 `item` 是迭代对象中的每一个元素,`iterable` 可以是任何可迭代的对象(如列表、元组等),`condition` 是一个布尔条件语句。 下面是一个简单的例子来展示如何使用列表推导式生成从 1 到 99 的整数列表[^5]: ```python li = [i for i in range(1, 100)] print(li) ``` 还可以更复杂一些,比如生成带有字符串格式化的列表: ```python li = ["今天是%s号" % i for i in range(1, 100)] print(li) ``` #### 生成器表达式的概念及其特点 生成器表达式类似于列表推导式,但它并不立即创建整个列表而是返回一个生成器对象。这意味着它会延迟计算直到需要的时候才执行,并且每次只生成一个值而不是一次性全部存储到内存中[^2]。 生成器表达式的语法几乎同于列表推导式,只是需要用圆括号代替方括号[^3]: ```python gen_expr = (expression for item in iterable if condition) ``` 如果想查看由生成器表达式产生的所有项,则可以利用内置函数 `list()` 将其转化为列表: ```python gen = (x * x for x in range(5)) result_list = list(gen) print(result_list) # 输出: [0, 1, 4, 9, 16] ``` 需要注意的是,一旦遍历过一次生成器之后就不能再次访问这些数据除非重新创建该生成器实例. #### 实际应用场景对比分析 当处理大规模的数据集或者只需要逐条读取并处理每一条记录时,应该优先考虑采用生成器表达式而非列表推导式因为这样能有效减少程序运行期间占用的内存空间大小;然而对于那些规模较小又希望得到具体结果集合的情况来说则更适合运用列表推导式直接获取最终成果[^1][^2]. 另外还有一点值得注意的就是虽然两者都可以实现相同的功能但是由于机制上的差异使得它们各自适用范围有所不同因此在编写代码前应当仔细评估需求从而做出合理的选择. ---
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