Python解析式、生成器

列表解析 List Comprehension

• 舉例

  生成一個列表，元素0-9，對每一個參數自增1後求平方返回新列表
  l1 = list(range(10))
  l2 = []
  for i in l1:
      l2.append((i+1)**2)
  print(l2)
  - 列表解析式
  l1 = list(range(10))
  l2 = [(i+1)**2 for in l1]
  print(l2)
  print(type(l2))

語法

• [返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件]
• 使用中括號 [], 內部是for循環，if條件語句可選
• 返回一個新的列表

列表解析式是一種語法糖

編譯器會優化，不會因爲簡寫而影響效率，反而因優化提高了效率
減少工作量，減少出錯（可能吧）
簡化了代碼，單可讀性增強（可能吧）

生成器表達式Generator expression

語法

• (返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件)
• 列表解析式的中括號換成小括號就行了
• 返回一個生成器

和列表解析式的區別

生成器表達式是按需計算（或稱爲惰性求值，延遲計算），需要的時候才計算值
列表解析式是立即返回值

生成器

可迭代對象
迭代器

生成器表達式

• 舉例

g = ("{:04}".format(i) for i in range(1,11))
nest(g)
for x in g:
    print(x)
print("______")
for x in g:
    print(x)

總結

• 延遲計算
• 返回迭代器，可以迭代
• 從前到後走完一遍後，不能回頭

和列表解析式的對比

• 計算方式
  
  • 生成器表達式延遲計算，列表解析式立即計算
• 內存佔用
  
  • 單從返回值本身來說，生成器表達式省內存，列表解析式返回新的列表
  • 生成器沒有數據，內存佔用極少，但是使用的時候，雖然一個個返回數據，但是合起來佔用的內存也差不多
  • 列表解析式構造新的列表需要佔用內存
• 計算速度
  
  • 單看計算時間，生成器表達式耗時非常短，列表解析式耗時長
  • 但是生成器本身並沒有返回任何值，至返回了一個生成器對象
  • 列表解析式構造並返回一個新的列表

集合解析式

語法

• {返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件}
• 列表解析式的中括號換成大括號{} 就行了
• 立即返回一個集合

用法

{(x, x+1) for x in range(10)}
{[x] for x in range(10)} #錯誤，注意集合特性

字典解析式

語法

• {返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件}
• 列表解析式的中括號換成大括號{}就行了
• 使用key.value形式
• 立即返回一個字典

用法

{x:(x,x+1) for x in range(10)}
{x:[x,x+1] for x in range(10)}
{(x,):[x,x+1] for x in range(10)}
{[x]:[x,x+1] for x in rnage(10)} #錯誤，注意字典特性
{chr(0x41 + x ):x**2 for x in range(10)}
{str(x):y for x in range(3) for y in range(4)}