Python解析式和生成器表达式

列表解析

□ 应用情景：
	□ 生成一个列表，元素0~9，对每一个元素自增1后，求平方，返回一个新的列表

以往的常规解决方案：

lst= list(range(10))
newList = []
for i in lst:
	newList.append((i + 1) ** 2)
print(newList)

列表解析方式：

lst = [(x+1) ** 2 for x in range(10)]
print(lst)

看！wonderful啊！代码精简到了1行，实现相同的效果

列表解析式语法

□ [返回值 for 元素 in 可迭代对象 if条件]
□ 使用[]中括号，内部是for循环，if条件可选
□ 返回的是一个新的列表
□ 列表解析式是一种语法糖，编译器会优化，不会因为简写而影响效率，反而因优化提高了效率

# 举例，求10以内的偶数，比较执行效率.
import datetime
start = datetime.datetime.now()
even = []
for x in range(10):
	if x % 2 == 0:
		even.append(x)
print(even)
delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
print(delta)

常规方式结果如下：

列表解析方式：

# 举例，求10以内的偶数，比较执行效率.
import datetime

start = datetime.datetime.now()
even  = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(even)
delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
print(delta)

可以看到，相同的结果，时间没没有太大差异

列表解析式进阶

进阶多层if条件①

□ [expr for item in iterable if cond1 if cond2]
# 等价于
ret = []
for item in itertable:
	if cond1:
		if cond2:
			ret.append(expr)

举例：20以内既能被2整除，又能被3整除的数

[i for i in range(20) if i % 2 == 0 and if i % 3 == 0 ]
# or
[i for i in range(20) if i % 2 == 0 if i % 3 == 0 ]

进阶多层for循环②

□ [expr for i in iterable1 for j in iterable2]
# 等价于
ret = []
for i in iterable1 :
	for j in iterable2 :
			ret.append(expr)

举例：
[(x, y) for x in ‘abc’ for y in range(3)]
[[x, y] for x in ‘abc’ for y in range(3)]
[{x, y} for x in ‘abc’ for y in range(3)]

生成器表达式

生成器表达式语法

□ (返回值 for 元素 in 可迭代对象 if条件)
□ 列表解析式的中括号[]换成小括号()就ok了
□ 返回的是一个生成器
□ 列表解析式是一种语法糖，编译器会优化，不会因为简写而影响效率，反而因优化提高了效率
□ 和列表解析式的区别：
	□ 生成器表达式是按需计算（或称惰性求值，延迟计算）
	□ 而列表解析式是立即返回所有结果
□ 生成器
	□ 可迭代对象
	□ 迭代器

举例：

it = (x for x in range(10) if x % 2)
print(next(it))

使用next(iterable)方法可以取出生成器中的元素，每次返回一个值，当生成器中所有元素都被next取出后，生成器结束，无法再次使用next

集合解析式

集合解析式语法

□ {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if条件}
□ 列表解析式的中括号[]换成小括号{}就ok了
□ 返回的是一个新的集合

举例：

it = {x for x in range(10) if x % 2}
print(it)

字典解析式

字典解析式语法

□ {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if条件}
□ 列表解析式的中括号[]换成小括号{}就ok了
□ 返回值使用key:value形式
□ 返回的是一个新的字典