python列表推导式详解

推导式是Python中很强大的、很受欢迎的特性，具有语言简洁，简化代码，速度快等优点。推导式包括:
1.列表推导式
2.字典推导式
3.集合推导式
4.嵌套列表推导式
注意: 字典和集合推导是最近才加入到Python的(Python 2.7 和Python 3.1以上版). 下面简要介绍下:

第一：列表推导式

　　列表推导式也叫列表解析式。
　　功能：是提供一种方便的列表创建方法，只用一条简洁的表达式即可对得到的元素进行转换变形，所以，列表解析式返回的是一个列表
　　格式：用中括号括起来，中间用for语句，后面跟if语句用作判读，满足条件的传到for语句前面用作构建先的列表

　　其基本格式如下:

　　　　[expr for value in collection ifcondition]

　　过滤条件可有可无，取决于实际应用，只留下表达式；相当于下面这段for循环:　　　

　　result = []
　　for value in collection:
   　　 if condition:
        　　result.append(expression)

　　例1:  过滤掉长度小于3的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母　　　

　　>>> names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith']
　　>>> [name.upper() for name in names if len(name)>3]
　　['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH']

　　例2:  求(x,y)其中x是0-5之间的偶数，y是0-5之间的奇数组成的元祖列表

　　>>> [(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1]
　　[(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]

　　例3:  求M中3,6,9组成的列表

　　>>> M = [[1,2,3],
　　...      [4,5,6],
　　...      [7,8,9]]
　　>>> M
　　[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
　　>>> [row[2] for row in M]
　　[3, 6, 9] 

　　#或者用下面的方式
　　>>> [M[row][2] for row in (0,1,2)]
　　[3, 6, 9]

　　例4:  求M中斜线1,5,9组成的列表　

　　>>> M
　　[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
　　>>> [M[i][i] for i in range(len(M))]
　　[1, 5, 9]  

　　例5:  求M,N中矩阵和元素的乘积

　　>>> M = [[1,2,3],
　　...      [4,5,6],
　　...      [7,8,9]]
　　>>> N = [[2,2,2],
　　...      [3,3,3],
　　...      [4,4,4]]
　　　　>>> [M[row][col]*N[row][col] for row in range(3) for col in range(3)]
　　[2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]
　　>>> [[M[row][col]*N[row][col] for col in range(3)] for row in range(3)]
　　[[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]]
　　>>> [[M[row][col]*N[row][col] for row in range(3)] for col in range(3)]
　　[[2, 12, 28], [4, 15, 32], [6, 18, 36]]  

　　例5:  讲字典中age键，按照条件赋新值

　　

　　>>> bob
　　{'pay': 3000, 'job': 'dev', 'age': 42, 'name': 'Bob Smith'}
　　>>> sue
　　{'pay': 4000, 'job': 'hdw', 'age': 45, 'name': 'Sue Jones'}
　　>>> people = [bob, sue]
　　>>> [rec['age']+100 if rec['age'] >= 45 else rec['age'] for rec in people]  # 注意for位置
　　[42, 145]  

第二：字典推导式

　　字典和集合推导式是该思想的延续，语法差不多，只不过产生的是集合和字典而已。其基本格式如下:

　　　　{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }

　　例1:  用字典推导式以字符串以及其长度建字典

　　>>> strings = ['import','is','with','if','file','exception']
　　>>> D = {key: val for val,key in enumerate(strings)}
　　>>> D
　　{'exception': 5, 'is': 1, 'file': 4, 'import': 0, 'with': 2, 'if': 3}

　　例2：　　大小写key合并

    mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
    mcase_frequency = {
        k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0)
        for k in mcase.keys()
        if k.lower() in ['a','b']
    }
    print mcase_frequency
    #  Output: {'a': 17, 'b': 34}

　　例3.快速更换key和value

　　mcase = {'a': 10, 'b': 34}
　　mcase_frequency = {v: k for k, v in mcase.items()}
　　print mcase_frequency
　　#  Output: {10: 'a', 34: 'b'}

第三：集合推导式

　　集合推导式跟列表推导式非常相似，唯一区别在于用{}代替[]。其基本格式如下:

　　{ expr for value in collection if condition }

　　例1:  用集合推导建字符串长度的集合

　　>>> strings = ['a','is','with','if','file','exception']
　　>>> {len(s) for s in strings}    #有长度相同的会只留一个，这在实际上也非常有用
　　set([1, 2, 4, 9])

第四：嵌套列表推导式

　　嵌套列表是指列表中嵌套列表，比如说:　

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

　　　例1: 一个由男人列表和女人列表组成的嵌套列表,取出姓名中带有两个以上字母e的姓名，组成列表

    　　names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'],
             　　['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]

　　用for循环实现:

　　tmp = []
　　for lst in names:
    　　for name in lst:
        　　if name.count('e') >= 2:
            　　tmp.append(name)  

　　print tmp
　　#输出结果
　　>>>
　　['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

　　用嵌套列表实现:

　　>>> names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'],
         　　['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]
　　>>> [name for lst in names for name in lst if name.count('e')>=2]  #注意遍历顺序，这是实现的关键
　　['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

　　

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