python实现列表推导式与生成器

目录

• 1. 列表推导式
• 1.1 基本语法
• 1.2 示例
• 2. 生成器表达式
• 2.1 基本语法
• 2.2 示例
• 2.3 生成器的优势
• 3. 列表推导式 vs 生成器表达式
• 4. 小结

列表推导式和生成器是 python 中的两个非常有用的工具。它们可以帮助你以简洁和高效的方式创建和处理数据集合。了解它们的用法不仅可以让代码更加简洁，还能提升代码的执行效率。

1. 列表推导式

列表推导式（List Comprehension）是一种简洁的创建列表的方式。通过它，能够用一行代码生成列表，而不需要像传统方式那样使用循环。

1.1 基本语法

new_list = [expression for item in iterable if condition]

• expression：在每个元素上执行的操作，结果会存入新的列表。
• item：从可迭代对象中获取的元素。
• iterable：可以是列表、元组、集合、字符串等任何可迭代对象。
• condition（可选）：对元素进行筛选，只有满足条件的元素才会被添加到新的列表中。

1.2 示例

创建一个包含1到10平方值的列表：

squares = [x**2 for x in range(1, 11)]
print(squares)  # 输出：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

带条件的列表推导式：

只保留偶数的平方：

even_squares = [x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
print(even_squares)  # 输出：[4, 16, 36, 64, 100]

使用多个循环的列表推导式：

创建一个包含(1, 2), (1, 3), (2, 2www.devze.com), (2, 3)的列表：

pairs = [(x, y) for x in range(1, 3) for y in range(2, 4)]
print(pairs)  # 输出：[(1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3)]

2. 生成器表达式

生成器表达式（Generator Expression）与列表推导式非常相似，但不同的是，生成器表达式不会一次性将所有结果存储在内存中，而是每次迭代时动态生成数据。这使得生成器在处理大量数据时比列表推导式更高效。

2.1 基本语法

generator = (expression for item in iterable if condition)

生成器表达式的语法与列表推导式几乎相同，只是使用了圆括号而不是方括号。

2.2 示例

生成一个生成器表达式：

gen = (x**2 for x in range(1, 11))
print(gen)  # 输出：<generator object <genexpr> at 0x...>

要获取生成器中的元素，可以使用 next() 函数或将其转为列表：

print(next(gen))  # 输出：1
print(next(gen))  # 输出：4

将生成器转为列表：

gen_list = list(gen)
print(gen_list)  # 输出：[9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

2.3 生成器的优势

生成器的主要优势在于它节省内存。生成器一次只生成一个值，而不是像列表那样一次性将所有元素加载到内存中。因此，生成器在处理非常大的数据集时非常有用。

例如：生成前 100 万个数字的平方

使用生成器：

large_gen = (x**2 for x in range(1, 1000001))
print(next(large_gen))  # 输出：1

与列表推导式slgeq相比，生成器几乎不占用额外内存，而列表推导式会创建一个 100 万元素的列表。

3. 列表推导式 vs 生成器表达式

特性	列表推导式	生成器表达式
括号	方括号 []	圆括号 ()
返回类型	列表	生成器
内存消耗	会一次性加载所有元素到内存中	每次迭代动态生成编程客栈，内存占用小
适用场景	适合处理较小的数据集	适合处理大数据集或惰性计算
可修改性	生成的列表可以修改	生成器是只读的，不能修改

4. 小结

• 列表推导式：编程客栈用于创建新的列表，写法简洁、执行快速，适用于需要返回完整列表的场景。
• 生成器表达式：用于创建生成器，节省内存，适合处理大数据集或惰性计算的场景。

掌握列表推导式与生成器，不仅可以让代码更加简洁易读，还能有效提升代码性能，在不同的应用场景中选择合适的工具将大大提高代码效率。

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