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列表解析——用来动态地创建列表
[expr for iter_var in iterable if cond_expr]
例子一:
map(lambda x: x**2, range(6)) [0, 1, 4, 9, 16, 25]
[x**2 for x in range(6)] [0, 1, 4, 9, 16, 25]
列表解析式可以取代内建的map()函数以及lambda,而且++效率更高++。
例子二:
seq = [11, 10, 9, 8, 7, 6] filter(lambda x: x % 2, seq) [11, 9, 7]
[x for x in seq if x % 2] [11, 9, 7]
例子三:
找出文本中最长的词
# 第一个最长的词 longest = '' for word in text: if len(word) > len(longest): longest = word
#所有最长的词 maxlen = max(len(word) for word in text) # 生成器表达式 [word for word in text if len(word) == maxlen] #链表推导式
不足:列表解析得一个不足就是必要生成所有数据,用于创建整个列表。这可能对有大量数据得迭代其有负面效应。
++解决方法++:生成器表达式,通过结合列表解析和生成器解决了这个问题。
嵌套列表推导式
例一
all_data = [[1,3,5,7,9], [2,4,6,8,10]] result = [] for nums in all_data: temp_num = [num for num in nums if num >= 5] result.extend(temp_num)
嵌套列表推导式
result = [num for nums in all_data for num in nums if num >= 5]
推导式中for的部分是按嵌套顺序排列的。
例二
some_tuples = [(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)] flattened = [x for tup in some_tuples for x in tup] flattened [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
以上这篇基于Python列表解析(列表推导式)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
python,列表推导式
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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