Python生成表达式和列表解析

　　生成器表达式(Generator expression)和列表解析(List Comprehension)

　　绝大多数情况下，遍历一个集合都是为了对元素应用某个动作或是进行筛选。如果看过本文的第二部分，你应该还记得有内建函数map和filter提供了这些功能，但Python仍然为这些操作提供了语言级的支持。

　　(x+1 for x in lst) #生成器表达式，返回迭代器。外部的括号可在用于参数时省略。

　　[x+1 for x in lst] #列表解析，返回list

　　如你所见，生成器表达式和列表解析(注：这里的翻译有很多种，比如列表展开、列表推导等等，指的是同一个意思)的区别很小，所以人们提到这个特性时，简单起见往往只描述成列表解析。然而由于返回迭代器时，并不是在一开始就计算所有的元素，这样能得到更多的灵活性并且可以避开很多不必要的计算，所以除非你明确希望返回列表，否则应该始终使用生成器表达式。接下来的文字里我就不区分这两种形式了：)

　　你也可以为列表解析提供if子句进行筛选：

　　1(x+1 for x in lst if x!=0)

　　或者提供多条for子句进行嵌套循环，嵌套次序就是for子句的顺序：

　　1((x, y) for x in range(3) for y in range(x))

　　列表解析就是鲜明的Pythonic。我常遇到两个使用列表解析的问题，本应归属于最佳实践，但这两个问题非常典型，所以不妨在这里提一下：

　　第一个问题是，因为对元素应用的动作太复杂，不能用一个表达式写出来，所以不使用列表解析。这是典型的思想没有转变的例子，如果我们将动作封装成函数，那不就是一个表达式了么?

　　第二个问题是，因为if子句里的条件需要计算，同时结果也需要进行同样的计算，不希望计算两遍，就像这样：

　　1(x.doSomething() for x in lst if x.doSomething()>0)

　　这样写确实很糟糕，但组合一下列表解析即可解决：

　　1(x for x in (y.doSomething() for y in lst) if x>0)

　　内部的列表解析变量其实也可以用x，但为清晰起见我们改成了y。或者更清楚的，可以写成两个表达式：

　　tmp = (x.doSomething() for x in lst)

　　(x for x in tmp if x > 0)

　　列表解析可以替代绝大多数需要用到map和filter的场合，可能正因为此，著名的静态检查工具pylint将map和filter的使用列为了警告。

　　以上内容为大家介绍了Python生成表达式和列表解析，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/