Python骚操作从列表推导和生成器表达式开始

本文转载自微信公众号「PythonMind」，作者dongfanger 。转载本文请联系PythonMind公众号。

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序列

序列是指一组数据，按存放类型分为容器序列与扁平序列，按能否被修改分为不可变序列与可变序列。

容器序列与扁平序列

容器序列存放的是对象的引用，包括list、tuple、collections.deque。

扁平序列存放的是对象的值，包括str、bytes、bytearray、memoryview和array.array。

扁平序列的值是字符、字节和数值这种基础类型。

不可变序列与可变序列

不可变序列，包括tuple、str、bytes。

可变序列，包括list、bytearray、array.array、collection.deque、memoryview。

下图左边是父类，右边是子类，可以看出可变序列是从不可变序列继承来的，扩展了可变方法：

列表推导

Python语言魅力在于简洁，这能从最常见的创建列表体现出来，比如我们想把字符串"abc"转换成新列表["a", "b", "c"]，常规写法：

 
 
 
 
  
  
  
  symbols = "abc" 
  
  
  
  codes = [] 
  
  
  
  for symbol in symbols: 
  
  
  
      codes.append(symbol) 
  
  
  
  print(codes)  # ["a", "b", "c"]

用到了for循环和列表append方法。实际上可以不用append方法，直接：

 
 
 
 
  
  
  
  symbols = "abc" 
  
  
  
  codes = [symbol for symbol in symbols]

这叫做列表推导，是更加Pythonic的写法。

无论是编写效率还是可阅读性，列表推导都更胜一筹，可以说是构建列表的快捷方式。但是不能滥用，通用原则是，如果列表推导的代码超过了两行，就要考虑用append了。这不是规定，完全可以凭借自我喜好来选择。

笛卡尔积是指多个序列中元素所有组合，我们用列表推导来实现笛卡尔积：

 
 
 
 
  
  
  
  colors = ["black", "white"] 
  
  
  
  sizes = ["S", "M", "L"] 
  
  
  
  tshirts = [(color, size) for color in colors for size in sizes]

一行代码搞定!Life is short，use Python，list comprehension is wonderful，amazing。

注意这行代码有两个for循环，等价于：

 
 
 
 
  
  
  
  for color in colors: 
  
  
  
      for size in sizes:

运行结果是：

 
 
 
 
  
  
  
  [('black', 'S'), ('black', 'M'), ('black', 'L'), ('white', 'S'), ('white', 'M'), ('white', 'L')]

如果换一下顺序：

 
 
 
 
  
  
  
  [(color, size) for color in colors for size in sizes]

等价于：

 
 
 
 
  
  
  
  for size in sizes: 
  
  
  
      for color in colors:

运行结果是不同的，观察第2个元素：

 
 
 
 
  
  
  
  [('black', 'S'), ('white', 'S'), ('black', 'M'), ('white', 'M'), ('black', 'L'), ('white', 'L')]

生成器表达式

一般接触到生成器时，都要讲yield关键字，看似有点复杂，然而却很简单，生成器就像列表推导一样，只不过是用来生成其他类型序列的，比如元组：

 
 
 
 
  
  
  
  symbols = "abc" 
  
  
  
  codes = (symbol for symbol in symbols)

它的语法非常简单，把列表推导的中括号[]换成小括号()，就可以了。

语法相似，本质上却有很大区别，我们试着用生成器表达式来实现笛卡尔积，看看会有什么变化：

 
 
 
 
  
  
  
  colors = ["black", "white"] 
  
  
  
  sizes = ["S", "M", "L"] 
  
  
  
  tshirts = ((color, size) for color in colors for size in sizes)

运行结果是：

 
 
 
 
  
  
  
   at 0x000001FD57D2DB30>

generator object，结果是一个生成器对象。因为生成器表达式在每次迭代时才会逐个产出元素，所以这里的结果并不是已经创建好的元组。列表推导才会一次性产生新列表所有元素。

通过迭代把生成器表达式结果输出：

 
 
 
 
  
  
  
  for tshirt in tshirts: 
  
  
  
      print(tshirt)

 
 
 
 
  
  
  
  ('black', 'S') 
  
  
  
  ('white', 'S') 
  
  
  
  ('black', 'M') 
  
  
  
  ('white', 'M') 
  
  
  
  ('black', 'L') 
  
  
  
  ('white', 'L')

生成器表达式可以提升程序性能，比如要计算两个各有1000个元素的列表的笛卡尔积，生成器表达式可以帮忙省掉运行for循环的开销，即一个包含100万个元素的列表。

yield作用和return差不多，后面会讲到。

Tips

本小节内容是我看《流畅的Python》第一遍时记录的知识点：

Python标准库用C实现了丰富的序列类型。
列表推导，就是指a = [x for x in something]这种写法。
生成器表达式用于生成列表外的其他类型的序列，它跟列表推导的区别仅仅在于方括号换成圆括号，如b = tuple(x for x in something) 。
array.array('I', x for x in something) ，array构造方法的第一个参数指定了数组中数字的存储方式。
for tshirt in [c, s for c in colors for s in sizes]，列表推导会一次性生成这个列表，存储在内存中，占用资源。for tshirt in ('%s %s' for c in colors for s in sizes)，生成器表达式只在循环时逐个产出元素，避免额外的内存占用，省掉了运行for循环的开销。

小结

本文首先介绍了序列的概念，然后演示了Python常规骚操作——列表推导，最后引出了生成器表达式这个看似复杂实则简单的语法。列表是可变的，它有个不可变的孪生兄弟，元组。

当前题目：Python骚操作从列表推导和生成器表达式开始
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