【快乐Python之一】List Comprehensions 和 Generator Expressions

本文深入解析了Python中ListComprehensions和GeneratorExpressions的使用方法,包括两者的基本概念、语法差异及应用场景。重点展示了如何利用这两种方法高效地构造列表,并通过实例对比了ListComprehensions和GeneratorExpressions的优缺点。

List Comprehensions 和 Generator Expressions

List Comprehensions和Generator Expressions是Python里十分常用的在复杂条件下构造列表的两种方法。那么我们怎么使用这两种方法呢?下面我将我的理解写出来供大家参考。下面的文章中listcomps 将代表 List Comprehensions,而 genexps 将代表 Generator Expressions。 我们先来看listcomps。一般来说,如果我们要通过某些条件构造一个新的list,很容易想到用最普通的方法:

old_list =['a','b','c', 1, 2,3]
new_list = list()
for i in old_list:
      if isinstance(i, basestring):
          new_list.append(i)
而如果我们采用listcomps的方法应该成下面这样:

new_list =[i for i in old_list if isinstance(i, basestring)]
>>> new_list
['a', 'b', 'c']
 
例如生成一个3的倍数的列表
>>>[n for n in xrange(3,30) if n% 3== 0]
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27] 

 下面我们再来看genexps,同样我们要求1 + 2 + 3... + 100, 我们能想到最普通的方法是:

total = 0
for n in xrange(1,101):
    total += n
如果我们有listcomps,那么应该是:
>>> total= 0
>>> total= sum([n for n in xrange(1,101)])
>>>print total
5050
而下面用的则是genexps,

>>> total= 0
>>> total= sum(n for n in xrange(1,101))
>>>print total
5050 

我们可以看出,listcomps和genexps    是很相似的,但是他们确实是不一样的。他们在语法(syntax)上的不同是listcomps要求用中括号[]括起来,而genexps则没有。虽然genexps有时必须用小括号()括起来,但是最好是总是用小括号将他们括起来。它们本质的区别(semantics上的)是listcomps会一次计算出整个结果列表;genexps则是一次计算一个单个值(列表元素)。


那么我们怎么来使用这两种形式呢?
1. 当被生成(计算后)的列表就是最终想要的列表时用listcomps。
2. 当被生成(计算后)的列表不是最终想要的列表而是一个中间的列表时用genexps。
现在我们应该可以很自由的运用listcomps和genexps了吧。
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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