[转载] Python中的解析式和生成器表达式

参考链接： Python | 生成器表达式

解析式和生成器表达式

列表解析List Comprehension

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条件语句可选，会返回一个新的列表 列表解析试优点

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减少程序工作量，减少出错简化代码，可读性增强 简单示例：

例子No1

#NO1 返回1-10平方的列表

[_*_ for _ in range(1,11)]

例子No2

#NO2 有一个列表lst = [1,4,9,16,2,5,10,15],生成一个新列表，要求新列表元素是lst相邻2项的和

lst = [1,4,9,16,2,5,10,15]

[lst[i]+lst[i+1] for i in range(len(lst)-1)]

例子No3

#No3 打印9*9乘法表

var = [print("{}*{}={}".format(j,i,i*j),end="\n" if i==j else "\t") for i in range(1,10) for j in range(1,i+1)]

例子No4

#No4 "0001.abadicddws"是ID格式，要求ID格式是以点分割，左边4位从1开始的整数，右边是10位随机小写英文字母，请依次生成100个ID的列表

import random,string

#["{:0>4}.{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}".format(i,*[random.choice(string.ascii_lowercase) for _ in range(10)]) for i in range(1,101)]

#["{:0>4}.{}".format(i,bytes(random.choices(range(97,123),k=10)).decode()) for i in range(1,101)]

["{:0>4}.{}".format(i,"".join(random.choices(string.ascii_lowercase,k=10))) for i in range(1,101)]

生成器表达式Generator expression

语法

(返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)使用小括号(),内部是for循环，if条件语句可选，会返回一个生成器对象 生成器与列表解释器的区别

生成器表达式是按需计算(或称为惰性求值、延迟计算)，需要的时候才计算值列表解析式是立即返回值 生成器：是一个可迭代对象。是一个迭代器 例子：

生成器表达式 g = ( _ for _ in range(10))

print(g)

key = next(g) #生成器g游标下移一位。并返回第一个值

for x in g: # 由于生成器是按需计算，只有当需要对x进行赋值时，才会从生成器g中计算出当前游标对应的值。赋给x

print(x)

print("-----------------")

for x in g: #注意：生成器游标不能回滚，即后退。生成器只能迭代一次。所以本次迭代没有数据

print(x)

2. 例子3：生成器中的闭包 def getcont():

key = 5

hh = (key+i for i in range(4))

key = 100 #注意此时生成器中的key对应的值会变成100

return hh

hh = getcont() ## 注意此时生成器中key对应的值变成100，形成闭包。

key = 120 #此时key与hh中生成器的key不同

list(hh)

生成器表达式和列表解析式的区别

计算方式

生成器表达式：延迟计算，按需取值。列表解析器：立即计算，得到所有值 内存占用

生成器表达式：节约内存，生成器对象是个对象，需要数据时就计算获取一个值列表解析式：占用内存与数据总量一致。 计算速度：两者设计思路不一致，没有可比性。

集合解析式

语法

{返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}使用大括号{},值必须是可哈希，内部是for循环，if条件语句可选，会返回一个集合 用法

{(x,x+1) for x in range(10)}

{ _ for _ in range(10)}

字典解析式

语法

{返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}使用大括号{},值使用key:value形式定义,key必须是可哈希，内部是for循环，if条件语句可选，会返回一个字典 用法

dictt1 = { x:x+1 for x in range(10)}

dictt2 = {x:[x+1] for x in range(10)}

dictt3 = {(x,):[x+1] for x in range(10)}

dictt4 = {str(x):[x,x+1] for x in range(10)}

dictt5 = {chr(0x41+x):x**2 for x in range(10)}

print(dictt1,dictt2,dictt3,dictt4,dictt5,sep="\n")

总结

Python2 引入列表解析式Python2.4 引入生成器表达式Python3 引入集合、字典解析式，并迁移到了2.7

一般来说应该多用解析式，简短、高效。如果一个解析式非常复杂难读懂，要考虑使用for循环生成器和迭代器是不同的对象，单都是可迭代对象

生成器对象—》一定是迭代器—》一定可迭代迭代器：能用next()函数调用取下一个值。是迭代器 —》一定可迭代可迭代对象，不一定是迭代器，也不一定是生成器对象