较早前写的一篇Python的文章,感觉还行]
Python是一门可爱且有趣的动态语言,功能强大且高效,语法优美而简单,就让我们来玩玩其可爱的一面吧:列表解析和生成器表达式。
列表解析:
语法:[expr for iter_var in iterable] 或 [expr for iter_var in iterable if cond_expr]
说明:
第一种语法:首先迭代iterable里所有内容,每一次迭代,都把iterable里相应内容放到iter_var中,再在表达式中应用该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成一个列表。
第二种语法:加入了判断语句,只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到iter_var中,再在表达式中应用该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成一个列表。
举例:
>>> [i + 1 for i in range(10)]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> [i + 1 for i in range(10) if i % 2]
[2, 4, 6, 8, 10]
怎样,很方便、很自然吧?
生成器表达式:
语法:(expr for iter_var in iterable) 或 (expr for iter_var in iterable if cond_expr)
说 明:列表解析是比较早的Python版本里就引进的(好像是2.0版本),而生成器表达式则是在2.4中引入的新内容,它和列表解析的语法很像,但是在大 数据量处理时,生成器表达式的优势就体现出来了,因为它的内存使用方式更好,效率更高,它并不创建一个列表,只是返回一个生成器。当然,列表解析并不会被 遗弃。
举例:
>>> (i + 1 for i in range(10) if i % 2)
at 0x011DC5D0>
>>> g = (i + 1 for i in range(10) if i % 2)
>>> l = []
>>> for j in g:
l.append(j)
>>> l
[2, 4, 6, 8, 10]
从上面可看出,列表解析和生成器表达式语法虽然很像,但实质上还是有很大不同的。
Python可是很强大很优美很高效很简洁很有趣的,希望更多的人来认识它。
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