дополните приведенный код используя списочный метод append чтобы список list1 имел вид
Списковые методы append() и extend(): объяснение на примерах
При работе со списками часто приходится комбинировать данные нескольких списков. Как это делается в Python?
В этой статье мы рассмотрим различные способы комбинирования данных из разных списков. В частности, мы познакомимся с методами append() и extend() и разберем их работу на примерах.
Как в Python используется оператор +
Если вы внимательно прочтете приведенный выше код, вы заметите следующие вещи:
Использование метода append() в Python
Возьмем наш пример из предыдущего раздела, но теперь попробуем изменить первый список, добавив в него элементы второго.
Мы видим, что list_2 добавился в конец list_1 как отдельный элемент.
Таким образом, длина list_1 в результате операции append() увеличилась на единицу.
Но что, если мы хотим добавить в list_1 не список list_2 целиком, как отдельный элемент, а все элементы этого списка? Мы рассмотрим, как это делается, в следующем разделе.
Использование метода extend() в Python
Итак, мы добавили все элементы второго списка в первый — как и хотели.
Есть ли здесь какие-то подводные камни?
Допустим, мы хотим добавить к первому списку не целый список (или любой другой итерируемый объект), а какой-то один элемент. Давайте используем метод append() и добавим к списку list_1 булево значение True.
Метод extend() принимает в качестве аргумента только итерируемые объекты. «Под капотом» extend() перебирает в цикле итерируемый объект и добавляет каждый его элемент к первому списку.
Итерируемый объект — это любой объект, который вы можете перебрать в цикле и получить доступ к каждому отдельному элементу этого объекта. Для использования с extend() годятся списки, множества, кортежи и строки.
Использование методов extend() и append() со строками
Что касается временной сложности этих методов, мы интуитивно догадываемся, что append() имеет постоянное время выполнения, а время выполнения extend() пропорционально зависит от длины итерируемого объекта, который передается в качестве аргумента.
Итоги
Надеемся, эта статья помогла вам разобраться, как использовать методы append() и extend() в коде на Python.
Список Python Append () Метод
https://youtu.be/0ftetqtuuik Как вы можете добавить больше элементов в данный список? Используйте метод Добавить () в Python. В этом руководстве показано вам все, что вам нужно знать, чтобы помочь вам овладеть необходимым методом наиболее фундаментального типа контейнера данных в языке программирования Python. Определение и использование метода list.append (x) — в качестве имени предполагает —- Присоединяет элемент … Python List Append () Подробнее »
Как вы можете добавить больше элементов в данный список? Используйте Добавить () Метод в Python. В этом руководстве показано вам все, что вам нужно знать, чтобы помочь вам овладеть необходимым методом наиболее фундаментального типа контейнера данных в языке программирования Python.
Определение и использование
list.append (x) Метод – в качестве имени предлагает-appends элемент х до конца Список Отказ
Вот краткий пример:
В первой строке примера вы создаете список л Отказ Затем вы добавите целочисленный элемент 42 до конца списка. Результатом является список с одним элементом [42] Отказ Наконец, вы добавляете целочисленный элемент 21 до конца этого списка, который приводит к списку двумя элементами [42, 21] Отказ
Синтаксис
Вы можете вызвать этот метод на каждом объекте списка в Python. Вот синтаксис:
Аргументы
Код головоломки
Теперь вы знаете основы. Давайте углубим ваше понимание с коротким кодом головоломки – можешь решить это?
Вы можете проверить решение на Приложение Finxter Отказ (Я знаю, что это сложно!)
Вот ваш бесплатный PDF чит-лист, показывающий вас все методы списка Python на одной простой странице. Нажмите на изображение, чтобы загрузить файл PDF с высоким разрешением, распечатать его и опубликовать его в свою офисную стену:
Примеры
Давайте погрузимся в несколько примеров:
Вы можете увидеть, что Добавить () Метод также позволяет другим объектам. Но будьте осторожны: вы не можете добавить несколько элементов в одном вызове метода. Это будет добавлять только один новый элемент (даже если этот новый элемент является списком сама). Вместо этого, чтобы добавить несколько элементов в свой список, вам нужно позвонить в Добавить () Метод несколько раз.
Список Python Append () в начале
Что, если вы хотите использовать метод Append () в начале: вы хотите «добавить» элемент непосредственно перед первым элементом списка.
Ну, вы должны работать над своей терминологией для начала. Но если вы настаиваете, вы можете использовать Вставить () Метод вместо этого.
Вставить (я, х) Способ вставляет элемент х На позиции Я в списке. Таким образом, вы можете вставить элемент в каждую позицию в списке – даже в первой позиции. Обратите внимание, что если вы введете элемент в первую позицию, каждый последующий элемент будет перемещен на одну позицию. Другими словами, элемент Я Перейдет в положение Я + 1 Отказ
Список Python Добавить () несколько элементов
Ответ нет – вы не можете добавить несколько элементов в список Используя Добавить () Метод Отказ Но вы можете использовать другой метод: продлить () Метод:
Вы называете продлить () Метод на объекте списка. Это принимает счетчик в качестве входного аргумента. Затем он добавляет все элементы из-за того, что указано в списке, в порядке их возникновения.
Python List Append () VS Extend ()
Метод list.append (x) Добавляет элемент х до конца Список Отказ
Метод list.exdend (iTer) Добавляет все элементы в ИТЕР до конца Список Отказ
Разница между Приложение () и продлевать() Это то, что первое добавляет только один элемент, а последний добавляет коллекцию элементов в список.
Вы можете увидеть это в следующем примере:
В коде вы впервые добавляете целочисленные элементы 1 и 2 в список, используя два вызова к Добавить () метод. Затем вы используете метод Extend для добавления трех элементов 3, 4 и 5 в одном вызове продлить () метод.
Какой метод будет быстрее – расширяет () vs plapend ()?
Чтобы ответить на этот вопрос, я написал короткий скрипт, который тестирует производительность выполнения создания крупных списков увеличения размеров с использованием продлить () и Добавить () методы.
Наш тезис в том, что продлить () Метод должен быть быстрее для более крупных размеров списка, потому что Python может добавить элементы в список в список, а не, вызова тот же метод снова и снова.
Я использовал свою ноутбук с процессором INTEL (R) CORE (TM) I7-8565U 1,8 ГГц (с Turbo Boost до 4,6 ГГц) и 8 ГБ ОЗУ.
Код состоит из трех частей высокого уровня:
Вот результирующий график, который сравнивает время выполнения двух методов PROPEND () VS EXTEND (). На оси X вы можете увидеть размер списка от 0 до 1 000 000 элементов. На оси Y вы можете увидеть время выполнения в секундах, необходимых для выполнения соответствующих функций.
Полученный график показывает, что оба метода чрезвычайно быстры для нескольких десятков тысяч элементов. На самом деле, они настолько быстро, что Время () Функция модуль времени не может захватить прошедшее время.
Но, когда вы увеличиваете размер списков до сотен тысяч элементов, продлить () Метод начинает выиграть:
Для больших списков с одним миллионом элементов выполнение времени выполнения продлевать() Метод на 60% быстрее, чем время выполнения Приложение () метод.
Причина является уже упомянутой дозированием индивидуальных добавок.
Однако эффект воспроизводится только для очень больших списков. Для небольших списков вы можете выбрать любой метод. Ну, для ясности вашего кода, это все равно имеет смысл предпочтить продлить () над Добавить () Если вам нужно добавить кучу элементов, а не только один элемент.
Python List Append () VS INSERT ()
Разница между Добавить () и Вставить () Метод следующий:
Вот пример, показывающий оба Добавить () и Вставить () Методы в действии:
Оба метода помогают вам добавлять новые элементы в список. Но вы можете спросить:
Что быстрее, добавьте () или вставить ()?
Все вещи равны, Добавить () Метод значительно быстрее, чем Вставить () метод.
Вот небольшой сценарий, который показывает, что Добавить () Метод имеет огромное преимущество производительности над Вставить () Метод при создании списка с 100 000 элементов.
Эксперименты проводились на моем ноутбуке с процессором INTEL (R) CORE (TM) I7-8565U 1,8 ГГц (с Turbo Boost до 4,6 ГГц) и 8 ГБ ОЗУ.
Python List Append () VS ConcateNate
Таким образом, у вас есть два или более списков, и вы хотите приклеить их вместе. Это называется Список конкатенации Отказ Как вы можете это сделать?
Это шесть способов объединения списков (здесь подробный учебник):
Какой лучший способ объединить два списка?
Если вы заняты, вы можете узнать лучший ответ немедленно. Вот:
Тем не менее, вам следует избегать использования метода Append () для конкатенации списка, потому что он не очень эффективен, ни краткий и читаемый.
Python List Append (), если не существует
Общий вопрос заключается в следующем:
Как вы можете добавить или добавить элемент в список, но только если он еще не существует в списке?
Если игнорируя любые проблемы с производительностью, ответ прост: используйте состояние, если в сочетании с операцией членства Элемент в списке и только Добавить () элемент, если результат – это Ложь Отказ В качестве альтернативы вы также можете использовать операцию отрицательной членства Элемент не в списке и добавить элемент, если результат – Правда Отказ
Пример : Скажем, вы хотите добавить все элементы от 0 до 9 в список трех элементов. Но вы не хотите дубликаты. Вот как вы можете сделать это:
Вы добавляете все элементы от 0 до 9 в список, но только если они еще не присутствуют. Таким образом, полученный список не содержит дубликатов.
Но есть проблема: этот метод очень неэффективен!
В каждой итерации петли фрагмент Элемент не в LST Ищется весь список для текущего элемент Отказ Для списка с N Элементы, это результаты в N Сравнение, на итерацию. Как у вас есть N Итерации, сложность выполнения данного фрагмента кода является квадратичным в количестве элементов.
Вы можете сделать лучше?
Конечно, но вам нужно смотреть за пределы типа данных списка: Наборы Python здесь правильная абстракция. Если вам нужно обновить ваше основное понимание заданного типа данных, ознакомьтесь с моим подробным учебным пособием (с примерами Harry Potter) в блоге Finxter.
Почему Python отлично подходит для этого? Потому что они не позволяют никаких дубликатов на дизайн: Набор – это Уникальный Коллекция неупорядоченных элементов Отказ И Сложность времени выполнения Операции членства не является линейным в количестве элементов (как это дело для списков), но постоянные!
Пример : Скажем, вы хотите добавить все элементы от 0 до 9 до набора трех элементов. Но вы не хотите дубликаты. Вот как вы можете сделать это с наборами:
Набор не позволяет дублировать записи, чтобы элементы 1, 2 и 3 не добавляются дважды на множество.
Вы даже можете сделать этот код более лаконичным:
Метод Union создает новый набор, который состоит из всех элементов в обеих операндах.
Теперь вы можете захотеть иметь список в результате, а не набор. Решение простое: преобразуйте результирующий набор в список, используя Список (набор) Метод преобразования. Это имеет линейную сложность выполнения, и если вы называете его только один раз, он не изменяет общую сложность выполнения кодового фрагмента (он остается линейным в количестве заданных элементов).
Проблема: Что, если вы хотите сохранить информацию о заказе и до сих пор добавлять все элементы, которые еще не в списке?
Проблема с предыдущим подходом заключается в том, что путем преобразования списка на набор порядок списка теряется. В этом случае я советую вам сделать следующее: используйте две структуры данных, список и набор. Вы используете список, чтобы добавить новые элементы и сохранить информацию о заказе. Вы используете SET для проверки членства (постоянные, а не линейные сложности выполнения). Вот код:
Вы можете видеть, что результирующий список не содержит никаких дубликатов, но информация о заказе сохраняется. В то же время сложность выполнения кода является линейной, поскольку каждая итерация петли может быть завершена в постоянное время.
Компромисс в том, что вы должны поддерживать две структуры данных, которые приводит к двойниковым накладным расходам памяти. Это красиво демонстрирует общую обратную связь между памятью и временным расходом времени.
Python List Append () Вернуть новый список
Если вы используете lst.append (элемент) Операция, вы добавляете элемент в существующий список lst Отказ Но что, если вы хотите создать новый список, где элемент был добавлен?
Ответ просто использовать Список конкатенации Операция lst + [элемент] который создает новый список каждый раз, когда он используется. Оригинальный список lst не будет затронута операцией конкатенации списка.
Вот пример, который показывает, что метод Append () изменяет только существующий список:
И вот пример, который показывает, как создать новый список, как вы добавляете новый элемент 4 в список:
Используя операцию конкатенации списка, вы можете создать новый список, а не добавлять элемент в существующий список.
Список Python Добавить () Сложность, память и эффективность
Сложность времени: Добавить () Метод имеет постоянный Сложность времени O (1). Добавление одного элемента в список требуется только постоянное количество операций – независимо от размера списка.
Космическая сложность: Добавить () Метод имеет постоянную космическую сложность O (1). Сама операция нуждается только в постоянном количестве байтов для вовлеченных временных переменных. Настройка памяти не зависит от размера списка. Обратите внимание, что сам список имеет линейную сложность пространства: вам нужно o (n) байты для представления n элементов в списке.
Эффективность соображений: Добавить () Метод максимально эффективно. С точки зрения асимптотического поведения временной сложности, нет способа улучшить Добавить () Метод – даже если вы используете другие структуры данных, такие как наборы или Двоичные деревья Отказ Однако, если вам нужно добавить несколько элементов в список, вы можете получить некоторые улучшения постоянного фактора, используя метод Extend (), а не метод Append (). Первый принимает утечку как аргумент, поэтому вы можете добавить много элементов одновременно в одну партию. Это более эффективно и может привести к улучшениям производительности 50% в практических настройках. Если вы заинтересованы в самых исполнительных способах добавления нескольких элементов в список, вы можете увидеть обширные тесты производительности в этом руководстве в блоге Finxter.
Список Python Append () по индексу
Вы хотите добавить элемент в определенной позиции? Это называется вставкой, и вы можете сделать это с list.insert (i, x) Метод, который вставляет элемент х На позиции Я из Список Отказ Все последующие элементы будут смещены вправо (их индекс увеличивается на один). Сложность времени Вставить () Метод o (1).
Код вставляет элемент 7 в положении 2 списка. Элемент 101 Ранее проводил позицию 2, поэтому теперь он содержит позицию 3.
Если вы хотите вставить элемент и создать новый список, я рекомендую использовать нарезку Python. Ознакомьтесь с этим углубленным руководством блога, который покажет вам все, что вам нужно знать о нарезке. Вы также можете получить бесплатную нарегующую книгу «Нарезание для кофе-брейки Python».
Вот код, который показывает, как создать новый список после вставки элемента в определенную позицию:
Опять же, вы используете Список конкатенации Чтобы создать новый список с элементом 99, вставленных в положение 2. Обратите внимание, что операции нарезки lst [: 2] и lst [2:] Создайте свою собственную неглубокую копию списка.
Python List Append () ошибка
На самом деле, нет много вещей, которые вы можете сделать не так, используя Добавить () метод.
1) Одной из них происходит одна общая ошибка, когда вы предполагаете, что Добавить () Метод создает новый список. Это не так: нет возврата для Добавить () метод. Это просто добавляет элемент в существующий список.
2) Другая ошибка может произойти, если вы попытаетесь добавить элемент в список, но список еще не создан. Конечно, вы можете позвонить только методу, если вы правильно инициализировали объект списка.
3) Еще одна ошибка случается, если вы пытаетесь использовать Добавить () Способ с слишком многими аргументами. Добавить () Метод принимает только один аргумент: элемент, который будет добавлен. Если вы добавите еще один аргумент (например, позиция, на котором вы хотите добавить элемент), вы получите ошибку. Другие методы, такие как Вставить () Метод может обрабатывать больше аргументов, таких как положение, чтобы добавить элемент.
Список Python Добавить () Пустой элемент
В любом случае, самый естественный способ достижения этого является использование Нет Элемент, который существует именно для этого.
Для понимания, я должен сказать, что не удалось добавить пустой элемент в список, просто из-за того, что нет такого понятия, как пустой элемент в Python.
Список Python Добавить () Безопасность потока
У вас есть несколько потоков, которые одновременно получают доступ к вашему списку? Тогда вы должны быть уверены, что операции списка (например, Append () ) на самом деле резьба безопасна Отказ
Другими словами: вы можете позвонить в Добавить () Операция в двух потоках в том же списке одновременно? (И вы можете быть уверены, что результат является значимым?)
Единственное, что вам нужно знать, состоит в том, что каждая основная операция в реализации CPYPHON является атомный Отказ Он выполнен полностью и сразу, прежде чем любой другой поток имеет возможность запустить на одном виртуальном двигателе. Поэтому нет условий расы. Примером для такого состояния гонки будет следующее: Первый поток считывает значение из списка, вторые потоки перезаписывают значение, и первая тема перезаписывает значение снова недействительным в операции второго потока.
Все операции Cpython являются потоковыми безопасными. Но если вы объединяете эти операции на функции более высокого уровня, это не в целом без резьбы, поскольку они состоят из многих (возможно, чередующихся) операций.
Список Python Append () отсортирован
Как вставить элемент в отсортированный список? Ну, вы не должны использовать Добавить () В первую очередь, поскольку операция Append не может вставить элемент в правильном положении. Это только добавляет элемент до конца списка.
Вместо этого вы можете использовать двоичный поиск и list.insert (i, x) Способ вставить элемент х На позиции Я в списке. Вот код для двоичного алгоритма поиска в Python:
Пожалуйста, найдите более подробное обсуждение алгоритма двоичного поиска в моем руководстве по блоге Finxter.
Python List Append () словарь
Это различные интерпретации использования метода Append () с помощью словаря:
Давайте рассмотрим их один за другим:
Добавьте словарь в список. Словарь – это объект Python. Таким образом, вы можете просто добавить его в список, как вы бы любой другой элемент:
Элемент четвертого списка – это сам словарь.
Добавьте все пары ключевых ценностей из словаря в список. Скажи, у тебя есть словарь с (ключ, значение) Пары. Как вы можете добавить все их в данный список? Ответ прост: используйте продлить () Метод с методом словаря Предметы () Отказ
Предметы () Метод возвращает все пары ключевых значений в качестве кортежей. Вы можете освоить словари Python, следуя моему визуальному, окончательному руководству в этом блоге.
Добавьте элемент в список, хранящуюся в словаре. Этот простой: извлеките список и вызовите Добавить () Метод на нем. Вот как:
Поскольку список является объектом, изменив этот объект (даже если это «снаружи» словарь), повлияет на объект, хранящийся в самом словаре.
Добавить/добавить пару элемента ключевое значение в словарь. Как вы можете добавить (ключ, значение) Пара в словарь? Просто используйте операцию Дик [КЛЮЧ] Отказ
Список Python Append () для петли одна строка
Вы ищете одну строку для цикла, чтобы добавить элементы в список? Это называется пониманием списка, и я написал подробную статью об этом в этом блоге.
Вот быстрый пример, чтобы добавить все элементы от 0 до 9 в список:
Куда пойти отсюда?
list.append (x) Метод добавляет элемент х до конца Список Отказ
Вы узнали INS и ауты этого важного способа списка Python.
Если вы продолжаете бороться с теми основными командами Python, и вы чувствуете застрявшие в своем прогрессе обучения, у меня есть что-то для вас: Python One-listers (Amazon Link).
В книге я дам вам тщательный обзор темы критических компьютерных наук, таких как машинное обучение, регулярное выражение, наука о данных, Numpy и Python Basics – все в одной линейке кода Python!
Получите книгу от Amazon!
Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.
Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.
Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.
Списковые включения (list comprehension)
Введение
Списковые включения в Python являются краткими синтаксическими конструкциями. Их можно использовать для создания списков из других списков, применяя функции к каждому элементу в списке. В этом разделе объясняется и демонстрируется использование этих выражений.
Примеры
Замечания
Включения — это синтаксические конструкции, которые определяют структуры данных или выражения, уникальные для конкретного языка. Правильное использование включений переосмысливает их в понятные выражения. В качестве выражений их можно использовать:
Примеры списковых включений
Списковые включения
Также есть необязательное условие if:
Чтобы создать список квадратов целых чисел:
Помимо ускорения (как описано здесь), списковые включения примерно эквивалентны следующему циклу for:
Выражение, применяемое к каждому элементу, может быть настолько сложным, насколько это необходимо:
Условие Else
Обратите внимание, что здесь используется другая языковая конструкция, условное выражение, которое само по себе не является частью синтаксиса включения. Учитывая, что if после for…in является частью спискового включения и используется для фильтрации элементов из исходного кода.
Двойная итерация
Это может быть сжат в одну строку, как [str(x) for i in range(3) for x in foo(i)]
Встроенная мутация и другие побочные эффекты
Многие функции (особенно чистые функции) просто берут объект и возвращают какой-то объект. Встроенная функция изменяет существующий объект, это называется побочным эффектом. Другие примеры включают операции ввода и вывода, такие как print.
Вместо этого используйте:
В некоторых ситуациях функции побочных эффектов подходят для списковых включений. У random.randrange() есть побочный эффект изменения состояния генератора случайных чисел, но он также возвращает интересное значение. Кроме того, next() может вызываться на итераторе.
Следующий генератор случайных значений не является чистым, но имеет смысл, поскольку генератор случайных значений сбрасывается каждый раз, когда вычисляется выражение:
Пробелы в списках
Более сложные списки могут быть очень длинными или становиться менее читабельными. В приведённых примерах это встречается не так часто, но можно разбить списковые включения на несколько строк следующим образом:
Избегайте повторяющихся и тяжёлых операций с использованием условий
Пример
Рассмотрим следующее списковое включение:
Или, используя эквивалентный map :
Другой способ, который может сделать код более читабельным — поместить частичный результат ( v в предыдущем примере) в итерацию (например, список или кортеж), а затем выполнить итерацию по нему. Поскольку v будет единственным элементом в итерации, в результате мы имеем ссылку на вывод нашей медленной функции, вычисляемой только один раз:
Однако на практике логика кода может быть более сложной, и важно, чтобы код был читабельным. Как правило, лучше использовать отдельную функцию генератора вместо сложной однострочной:
Другой способ предотвратить многократное вычисление f(x) — это использовать декоратор @functools.lru_cache() (Python 3.2+) для f(x). Поскольку вывод f для ввода x уже был вычислен один раз, второй вызов функции исходного спискового включения будет таким же быстрым, как поиск по словарю. Этот подход использует запоминание для повышения эффективности, что сравнимо с использованием выражений генератора.
Скажем, вы должны сгладить список
Одним из методов может быть:
Списковое включение только генерирует список один раз, и копирует каждый элемент также ровно один раз.
Изменение типов в списке
Пример
Включения с участием кортежей
Пример
Условие for списковых включений может указывать более одной переменной:
Это как обычный цикл for:
Нужно обратить внимание, что если начинающее включение является кортежем, его необходимо заключить в скобки:
Подсчет вхождений с использованием включений
Пример
Когда мы хотим подсчитать количество элементов в итерации, которые удовлетворяют некоторому условию, мы можем использовать включение для создания идиоматического синтаксиса:
Основная концепция такова:
Примечание: здесь мы не собираем 1 в списке (обратите внимание на отсутствие квадратных скобок), но мы передаём их непосредственно функции суммирования, которая их суммирует. Это генератор выражений, который похож на включения.
Словарь включений
Пример
Словарь включений аналогичен списковым включениям, за исключением того, что он создаёт объект словаря вместо списка.
это просто еще один способ написания:
Как и в случае со списком, мы можем использовать условный оператор внутри словаря включения, чтобы получить только элементы словаря, удовлетворяющие заданному критерию.
Или переписать с помощью генераторного выражения.
Начиная со словаря и используя словарь в качестве фильтра пары ключ-значение
Переключение ключа и значения словаря (инвертировать словарь)
если вы хотели поменять местами ключи и значения, вы можете использовать несколько подходов в зависимости от вашего стиля кодирования:
Объединение словарей
Объедините словари и при необходимости переопределите старые значения с помощью вложенного словаря включений.
Примечание: словарь включений был добавлен в Python 3.0 и перенесён в версию 2.7+, в отличие от списочных включений, которые были добавлены в 2.0. Версии dict() для имитации поведения словаря включений.
Генераторные выражения
Пример
Генераторное выражение очень похоже на списки. Основное отличие состоит в том, что оно не создаёт полный набор результатов сразу; он создаёт объект генератора, который затем может быть повторён.
Например, посмотрите различия в коде:
Примечание: В Python 3, range просто возвращает генератор. Для получения дополнительной информации см Различия между функциями дальности и xrange например.
Сценарии использования
Генераторные выражения вычисляются лениво, что означает, что они генерируют и возвращают каждое значение только тогда, когда генератор повторяется. Это может пригодиться при переборе больших наборов данных, без создания дубликатов набора данных в памяти:
Другим распространенным вариантом использования является недопущение итерации по всей итерации когда не требуется. В этом примере элемент извлекается из удаленного API с каждой итерацией get_objects() . Тысячи объектов могут существовать, должны быть найдены один за другим, и нам нужно только знать, существует ли объект, который соответствует шаблону. Используйте генераторное выражение, когда мы видим похожую задачу
Набор включений
Пример
Набор включений аналогичен списку включений и словарю включений, но он создаёт набор, представляющий собой неупорядоченную коллекцию уникальных элементов.
Имейте в виду, что наборы неупорядочены. Это значит, что порядок результатов в наборе может отличаться от того, который представлен в приведённых выше примерах.
Условные списки
Например, это можно использовать для извлечения только четных чисел из последовательности целых чисел:
Приведенный выше код эквивалентен:
Это становится более очевидным, если вы объедините его с другими операторами:
Приведенный выше код эквивалентен:
Можно комбинировать тройные выражения и if условия. Тернарный оператор работает с отфильтрованным результатом:
То же самое не могло быть достигнуто только одним троичным оператором:
Перечень списков с помощью вложенных циклов
Например, следующий код уплощение списка списков с использованием нескольких for операторов:
Можно эквивалентно записать в виде списка с кратной for конструкцией:
Как в расширенной форме, так и в понимании списка, внешний цикл (первый для оператора) идет первым.
В дополнение к более компактному вложенному пониманию также значительно быстрее.
Накладные расходы на вызов функции выше примерно 170ns.
Ради удобства чтения, однако, вы должны рассмотреть возможность использования традиционного для петель. Это особенно верно, когда вложение глубиной более 2-х уровней и / или логика понимания слишком сложна. многократное понимание списка вложенных циклов может быть подвержено ошибкам или дает неожиданный результат.
Фильтр рефакторинга и map для отображения списка
В filter или map функция часто должна быть заменена списком. Гвидо ван Россум описывает это хорошо в открытом письме в 2005 году :
Следующие строки коды считаются «не рабочими» и будут вызывать ошибки.
Фильтр
Списковые включения с участием кортежей
for пункта в список понимания можно указать более одной переменные:
Однако обратите внимание, что если выражение, начинающее списковое включение, является кортежем, его необходимо заключить в скобки:
Подсчет вхождений
Когда мы хотим подсчитать количество элементов в итерируемом элементе, которые удовлетворяют некоторому условию, мы можем использовать списковое включение для создания идиоматического синтаксиса:
Основная концепция может быть обобщена как:
Изменение типов в списке
Понимание вложенного списка
Включение вложенного списка, в отличие от включения списка с вложенными циклами, являются включение списка в пределах включения списка. Начальным выражением может быть любое произвольное выражение, включая другое включение.
Вложенный пример эквивалентен
Один пример, где вложенное списковое включение может быть использовано для транспонирования матрицы.
Итерация двух или более списков одновременно в пределах понимания списка
Научим основам Python и Data Science на практике
Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.