​掌握Python列表理解需要知道的9件事，你知道吗？

全文共 5118 字，预计学习时长 15 分钟

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越来越多的人开始学习Python，它已经成为最流行的编程语言之一，这几乎发生在所有领域。 比如网络开发、科学计算，当然还有人工智能。

无论想用python干什么，都绕不开学习Python的数据结构、变量和函数声明、条件语句、控制流以及其他基本概念。

一个重要的“Pythonic”特性是列表理解——这是一种创建列表的简洁方式，却令许多初学者感到困惑。

听说过，但不知道是什么？

没关系，本文提供入门级Python列表理解学习。为了更直观，文中

列出了关于列表理解应该知道的九件事，包括语法和各种用例。

1.基本语法

最基本的列表理解有以下语法。

如前所述，做某些事用它会很方便，比如创建列表。扩展形式通常表示为for循环，其中iterable的每个项都运行表达式中指定的某些操作。

# list comprehension
[expression for item in iterable]# expanded form
for item in iterable:
    expression

2.创建列表

毋庸置疑，最流行的用法是简洁地创建一个列表。

假设不知道什么是列表理解，在创建一个列表时，可能会做如下的操作。首先声明一个空列表。然后在for循环中，将每个项目附加到列表中。

>>> pets = ( bird ,  snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster )
 
>>>  uppercased_pets = []
 
>>>for pet in pets:
 
...     uppercased_pets.append(pet.upper())
 
...
 
>>>  uppercased_pets
 
[ BIRD ,  SNAKE ,  DOG ,  TURTLE ,  CAT ,  HAMSTER ]

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正如在基本语法部分中提到的，可以将for循环语句“压缩”到一行中——即使用只包含一行代码的列表理解，我们可以通过迭代原始列表来方便地创建一个列表。

>>> pets = ( bird , snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster )
>>> uppercased_pets = [pet.upper() for pet in pets]
>>> uppercased_pets
[ BIRD ,  SNAKE ,  DOG ,  TURTLE ,  CAT ,  HAMSTER ]

3.过滤条件语句

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有时，使用列表理解来创建列表时，不想包含现有列表中的所有项目。

在这种情况下，需要一个条件语句来过滤掉现有列表中不符合特定条件的项目。相应的列表理解有以下语法。

# list  comprehension with a conditional statement
 
[expression for item in iterable if  some_condition]
 
# expanded  form
 
for item in iterable:
 
    if some_condition:
 
        expression

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下面是以上用法的例子：

>>> primes = [2, 3, 5,7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]
>>> squared_primes = [x*x for x in primes if x%10 == 3]
>>> squared_primes
[9, 169, 529]

如果有更复杂的条件评估，甚至可以使用函数。

>>>defhas_four_legs(pet):
 
...     return pet in ( pig ,  dog ,  turtle ,  hamster ,  cat )
 
...
 
>>> pets = ( bird ,  snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster )
 
>>>  four_legs_pets = [pet.capitalize() for pet in pets ifhas_four_legs(pet)]
 
>>>  four_legs_pets
 
[ Dog ,  Turtle ,  Cat ,  Hamster ]

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4.条件赋值

有时，不想从原始列表中过滤掉项目。相反，希望通过评估条件确定使用哪个表达式。下面给出的是语法及其用法，语法也进行了相应的解释。

# basic syntax
 
[expression0 if  some_condition else expression1 for item in iterable]
 
# syntax  explained: compared to the list comprehension s basic syntax: [expression for  item in iterable], we can thin about that (expression0 if some_condition else  expression1) is a whole part that constitutes the expression in the general  format
 
>>> max_value =10
 
>>> numbers = (7, 9, 11, 4, 3, 2, 12)
 
>>>  ceiling_numbers0 = [number if number <= max_value else max_value for number in numbers]
 
>>>  ceiling_numbers0
 
[7, 9, 10, 4, 3, 2, 10]
 
>>>  ceiling_numbers1 = [(number if number <= max_value else max_value) for number in numbers]
 
>>>  ceiling_numbers1
 
[7, 9, 10, 4, 3, 2, 10]

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5.替换map()

在某些情况下，可能会看到人们使用map()创建列表。具体来说，map()函数具有以下语法及其基本用法示例。

需要注意的是map()函数返回可迭代对象，因此可以使用list()函数从这个可迭代对象生成一个列表。

# map()  returns an iterator object
 
map(function,  iterable)
 
>>> pets = ( bird ,  snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster )
 
>>>  uppercased_pets =list(map(str.upper,  pets))
 
>>>  uppercased_pets
 
[ BIRD ,  SNAKE ,  DOG ,  TURTLE ,  CAT ,  HAMSTER ]

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如前所示，可以用列表理解来替换map()函数。

>>> pets = ( bird , snake ,  dog ,  turtle ,  cat ,  hamster )
>>> uppercased_pets = [pet.upper() for pet in pets]
>>> uppercased_pets
[ BIRD ,  SNAKE ,  DOG ,  TURTLE ,  CAT ,  HAMSTER ]

6.嵌套列表理解

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假设下面的代码片段中有一个元组，若想要创建一个新的条目列表，使得这些条目是元组中所有数字的平方。

在这种情况下，可以使用嵌套列表理解，其语法如下所示。

# basic syntax  of the nested list comprehensions
 
[expression for sublist in outer_list for item in sublist]
 
# expanded  form
 
for sublist in outer_list:
 
    for item in sublist:
 
        expression
 
>>>  nested_numbers = ((1, 4, 7, 8), (2, 3, 5))
 
>>> squares = [x*x for numbers in  nested_numbers for x in numbers]
 
>>> squares
 
[1, 16, 49, 64, 4, 9, 25]

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虽然在技术上嵌套列表理解可以有多个层次，但是为保证可读性，不推荐两个以上的层次。

7.使用Walrus运算符

Python 3.8中的一个新特性是引入了walrus运算符(:=)，用于赋值表达式。

假设从字母列表中抽取十次，创建的列表将只包括这些图中的元音。下文展示如何在列表理解中使用walrus操作符。

具体来说，在下面的例子中，评估从字母中抽取的随机字母是否是元音，如果是，它将被划分为列表理解表达式可以访问的字母。

>>> letters =list( this is to  produce a list of letters )
 
>>> letters
 
[ t ,  h ,  i ,  s ,    ,  i ,  s ,    ,  t ,  o ,    ,  p ,  r ,  o ,  d ,  u ,  c ,  e ,    ,  a ,    ,  l ,  i ,  s ,  t ,    ,  o ,  f ,    ,  l ,  e ,  t ,  t ,  e ,  r ,  s ]
 
>>>import random
 
>>> vowels = [letter.upper() for _ inrange(0, 10) if (letter :=  random.choice(letters)) inlist( aeoui )]
 
>>> vowels
 
[ I ,  O ,  O ,  O ,  O ]

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8.集合理解

虽然很多人都知道列表理解，但创建集合时也可以使用理解。基本语法及其用法如下所示。

一个主要的区别是我们用花括号代替方括号。当然，根据设计，集合中的元素不会有重复，这与允许重复的列表相反。

请注意，也可以在集合理解中使用条件陈述。

# syntax for  set comprehension
 
{expression for item in iterable}
 
>>> numbers = (1, 34, 5, 8, 10, 12, 3, 90, 70, 70, 90)
 
>>>  unique_even_numbers = {number for number in numbers if number%2==0}
 
>>>  unique_even_numbers
 
{34, 70, 8, 10, 12, 90}

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9.字典理解

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知晓了列表和集合理解，对Python也有字典理解就不会感到惊讶了。下面的代码片段显示了基本语法及其用法。

# syntax for  dict comprehension
 
{key_expression  : value_expression for item in iterable}
 
>>> words = ( python ,  is ,  a ,  big ,  snake )
 
>>> len_words = {word : len(word) for word in words}
 
>>> len_words
 
{ python : 6,  is : 2,  a : 1,  big : 3,  snake : 5}
 
>>> len_words_p = {word : len(word) for word in words if word.startswith( p )}
 
>>> len_words_p
 
{ python : 6}

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总结

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本文回顾了列表理解的基本语法及其在各种场景中的用法。

除了列表理解，还讨论了集合和字典理解。依靠这些理解有助于用Python创建基本的集合数据类型，使其具有更好的可读性。

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编译组： 刘玲君、王品一

相关链接：

https://medium.com/better-programming/9-things-to-know-to-master-list-comprehensions-in-python-8bc0411ec2ed

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