python各种推导式分析
推导式comprehensions(又称解析式),是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 共有三种推导,在Python2和3中都有支持:
- 列表(list)推导式
- 字典(dict)推导式
- 集合(set)推导式
1、使用[]生成list
基本格式
variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2]
out_exp_res: 列表生成元素表达式,可以是有返回值的函数。
for out_exp in input_list: 迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。
if out_exp == 2: 根据条件过滤哪些值可以。
例一:
multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)
# Output: [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
例二:
def squared(x):
return x*x
multiples = [squared(i) for i in range(30) if i % 3 is 0]
print multiples
# Output: [0, 9, 36, 81, 144, 225, 324, 441, 576, 729]
2、使用()生成generator
将俩表推导式的[]改成()即可得到生成器。
multiples = (i for i in range(30) if i % 3 is 0)
print(type(multiples))
# Output: <type 'generator'>
二、字典推导式
字典推导和列表推导的使用方法是类似的,只不中括号该改成大括号。直接举例说明:
例子一: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}

例子二: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'}
三、集合推导式
它们跟列表推导式也是类似的。 唯一的区别在于它使用大括号{}。
例一:
squared = {x**2 for x in [1, 1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])
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