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最新推荐文章于 2024-12-31 08:00:00 发布

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本文深入探讨Python中的列表解析式、生成器表达式及集合、字典解析式的语法与特性，对比它们之间的区别，包括计算方式、内存占用与计算速度。通过具体实例，展示如何利用这些语法糖来优化代码，提高编程效率。

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列表解析式和生成式
列表解析List Comprehension
语法
返回值 + for + 元素 + in +可迭代对象 + （可+if 条件）
当返回值被print（）接收之后，print（）没有返回值，所以被print（）后，只能返回Neno，没有返回值
list1 = [ i for i in range(10) ]
最外层使用中括号[],这是列表解析式，内部是for循环，if条件语句可选
返回一个新的列表
列表解析式是一种语法糖
编译器自行优化，不会因简写而降低效率；反而是优化过后更加高效
减少程序员的工作量，减少出错；简化了代码，使得可读性增强
例子：获取是20以内的偶数,且能被3整除
lst = [ i for i in range(20) if i%2==0 and i%3==0]
lst = [ i for i in range(30) if i%2==0 or i%3==0] 在里面不能写 elif else 只能用 or
lst = [ i for i in range(20) if i%2==0 if i%3==0]
lst = [ (i,j) for i in range(7) if > 4 for j in range(20,25) if > 22] 效率较高

[(x,y) for x in "abcdefgh" for y in range(3)]
[[x,y] for x in "abcdefgh" for y in range(3)]
[{x,y} for x in "abcdefgh" for y in range(3)]

生成器表达式Generator expression
语法
返回值 + for + 元素 + in +可迭代对象 if 条件
列表解析式的中括号换成小括号了
返回一个生成器
和列表解析式的区别
生成器表达式是按需计算（或称惰性求职、延迟计算）
列表解析式是理解返回值
生成器
可迭代对象
迭代器
总结
生成器列表
延迟计算立即计算
返回迭代器，可以迭代返回的不是迭代器，但返回的是可迭代对象列表
从前走到尾，不能回头再走一次从前走到尾，可以重新回头迭代
对比
计算方式：
生成器表达式延迟计算
列表解析式立即计算
内存占用
单从返回值本身来说，生成器表达式节约内存；列表解析式返回新的列表
生成器没有数据，占内存极少，但是使用时，虽然是一个个的返回数据，但合起来占用的内存也差不多
列表解析式构造新的列表需要占用内存
计算速度
单看计算时间，生成器表达式耗时非常短，列表解析式耗时较长
但是生成器本身没有返回任何值，值返回了一个生成器对象
列表解析式构造并返回一个新的列表
集合解析式
语法
{返回值 + for+ 元素 + in+ 可迭代对象 if 条件}
列表解析式中的括号改为{}即可
立即返回一个集合
元素中不能出现不可hash类型，不可hash 的一般是可变类型数据
字典解析式
{返回值 + for + 元素 + in + 可迭代对象 if 条件}
列表解析式的中括号换成{}
使用key:value形式
立即返回一个字典