1. 推导式与生成器推导式概述
推导式与生成器推导式概述:推导式(又称解析式)，是Python的一种独有特性。
推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。
Python中共有三种推导，在Python2和3中都有支持:列表(list)推导式、
字典(dict)推导式、集合(set)推导式。推导式的最大优势是化简代码，
主要适合于创建或控制有规律的序列。
1.1 列表推导式
使用列表推导式可以快速生成一个列表，或者根据某个列表生成满足指定需求的列表。
列表推导式通常有以下几种常用的语法格式。
1.1.1 生成指定范围的数值列表
语法格式如下：
listName ={expression for var in range}={expression for var in range}
参数说明：
listName ： 生成列表的名称。
expression： 表达式，用于计算新列表的元素。
var： 循环遍历。
range： 采用range（）函数生成range对象。
示例: 生成一个包括5个随机数的列表，要求数的范围为1~10（包括10）
import random # 导入random标准库 ,使用随机函数
rand_num = [random.randint(1, 10) for i in range(5)]
print(rand_num)
运行结果：
1.1.2 根据列表生成指定需求的列表
语法格式如下：
newlist = {expression for var in oldlist}
参数说明：
newlist：新生成的列表名称。
expression：表达式，用于计算新列表的元素。
var：变量，值为后面列表的每个元素值。
oldlist：用于生成新列表的原列表。
示例：这里有一组价格不同的商品，要求这些商品全部打95折。
price = [3500, 3800, 5200, 6400, 5000, 4700]
sale = [int(i * 0.95) for i in price]
print("原价格: ", price)
print("新价格: ", sale)
运行结果：
1.1.3 从列表中选择符合条件的元素组成新的列表
语法格式如下：
newlist = [exprssion for var in oldlist if condition]
此处if主要起到判断作用，oldlist数据中只有满足if条件的才会被留下，
最后统一生成为一个数据列表。
newlist：新生成的列表名称。
expression：表达式，用于计算新列表的元素。
var：变量，值为后面列表的每个元素值。
oldlist：用于生成新列表的原列表。
condition：条件表达式，用于指定删选条件。
示例：这里有一组价格不同的商品，应用列表推导式生成一个低于5000元的价格列表。
price = [3500, 3800, 5200, 6400, 5000, 4700]
sale = [i for i in price if i < 5000]
print("原价格: ", price)
print("新价格: ", sale)
运行结果：
1.1.4 多个for实现列表推导式
多for的列表推导式可以实现for循环嵌套功能：
示例：求（x，y），其中x是0~5的偶数，y是0~5的技术组成的元组列表。
list_03 = [(x, y) for x in range(5) if x % 2 == 0 for y in range(5) if y % 2 == 1]
print(list_03)
运行结果：
1.2 字典推导式
字典推导式的基础模板：
{key:value for key,value in existing_data_structure}
这里和list有所不同，因为dict里面有2个关键的数学key和value。字典推导式
的作用是快速合并列表为字典或提取字典中的目标数据。
1.2.1 利用字典推导式创建一个字典
示例：生成字典key是1~5的数字，value是这个数字的2次方
dict_01 = {
i: i ** 2 for i in range(1, 5)}
print(dict_01)
运行结果：
1.2.2 将2个列表合并为1个字典
示例：利用字典推导式合并字典。
list_01 = ['name', 'age', 'gender']
list_02 = ['周天天', 20, '男']
dict_02 = {
list_01[i]: list_02[i] for i in range(len(list_01))}
print(dict_02)
运行结果：
将2个列表合并为1个字典需要注意
- 如果2个列表数据个数相同，len（）函数统计任何一个列表的长度都可以。
- 如果2个列表的数据个数不同，则需要统计数据少的列表的长度。
1.2.3 提取字典中的目标数据
示例: 提取计算机价格大于等于2000的字典数据
goods_lists = {
'MAC': 6680, 'HP': 1200, 'DELL': 3400}
new_goods_lists = {
key: value for key, value in goods_lists.items() if value >= 2000}
print(new_goods_lists)
运行结果：
1.3 集合推导式
集合推导式跟列表推导式是相似的，唯一的区别就是它使用的是大括号。
集合推导式基础模板: {exprssion for value in collection if condition}
示例：将名字去重并且把名字的格式统一为首字母大写。
names = ['Bob', 'JOHN', 'alice', 'bob', 'ALICE', 'James', 'Bob', 'JAMES', 'jAMeS']
new_names = {
n[0].upper() + n[1:].lower() for n in names}
print(new_names)
运行结果：
1.4 元组的生成器推导式
元组一旦创建，没有任何方法可以修改元组中的元素，
只能使用del命令删除整个元组。
生成器推导式的结果是一个生成器对象，而不是列表，也不是元组。
使用生成器对象的元素时，可以根据需要将其转化为列表或元组。
可以使用_next___()或者内置函数访问生成器对象，
但不管使用何种方法访问其元素，当所有元素访问结束以后，
如果需要重新访问其中的元素，必须重新创建该生成器对象。
生成器对象创建与列表推导式不同的是，生成器推导式是用圆括号创建。
使用元组推导式可以快速生成一个元组，它的表现形式和列表推导式类似，
只是将列表推导式中的中括号修改为小括号。
示例：使用元组推导式生成一个包含5个随机数的生成器对象。
import random
random_num = (random.randint(1, 10) for i in range(5))
print("由随机数生成的元组对象: ", random_num)
运行结果：
从上面的执行结果可以看出，使用元组推导式生成的结果并不是一个元组或者列表，
而是一个生成器对象，这一点和列表推导式是不同的。要使用该对象生成器，可以将
其转换为元组或者列表。其中，转换为元组需要使用tuple（）函数，
而转换为列表则需要使用list（）函数。
示例：使用元组推导式生成一个包含5个随机数的生成器对象，然后将其转换位元组并且输出。
import random
random_num = (random.randint(1, 10) for i in range(5))
print("由随机数生成的元组对象: ", tuple(random_num))
运行结果：
