掌握Python列表理解需要知道的9件事，你知道吗？

本文提供入门级Python列表理解学习。为了更直观，文中列出了关于列表理解应该知道的九件事，包括语法和各种用例。

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)

越来越多的人开始学习Python，它已经成为最流行的编程语言之一，这几乎发生在所有领域。比如网络开发、科学计算，当然还有人工智能。

无论想用python干什么，都绕不开学习Python的数据结构、变量和函数声明、条件语句、控制流以及其他基本概念。

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一个重要的“Pythonic”特性是列表理解——这是一种创建列表的简洁方式，却令许多初学者感到困惑。

听说过，但不知道是什么?

没关系，本文提供入门级Python列表理解学习。为了更直观，文中列出了关于列表理解应该知道的九件事，包括语法和各种用例。

1. 基本语法

最基本的列表理解有以下语法。

如前所述，做某些事用它会很方便，比如创建列表。扩展形式通常表示为for循环，其中iterable的每个项都运行表达式中指定的某些操作。

#listcomprehension
[expressionforiteminiterable]#expandedform
foriteminiterable:
expression

2. 创建列表

毋庸置疑，最流行的用法是简洁地创建一个列表。

假设不知道什么是列表理解，在创建一个列表时，可能会做如下的操作。首先声明一个空列表。然后在for循环中，将每个项目附加到列表中。

>>>pets=(bird,snake,dog,turtle,cat,hamster)
>>>uppercased_pets=[]
>>>forpetinpets:
...uppercased_pets.append(pet.upper())
...
>>>uppercased_pets
[BIRD,SNAKE,DOG,TURTLE,CAT,HAMSTER]

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正如在基本语法部分中提到的，可以将for循环语句“压缩”到一行中——即使用只包含一行代码的列表理解，我们可以通过迭代原始列表来方便地创建一个列表。

>>>pets=(bird,snake,dog,turtle,cat,hamster)
>>>uppercased_pets=[pet.upper()forpetinpets]
>>>uppercased_pets
[BIRD,SNAKE,DOG,TURTLE,CAT,HAMSTER]

3. 过滤条件语句

有时，使用列表理解来创建列表时，不想包含现有列表中的所有项目。

在这种情况下，需要一个条件语句来过滤掉现有列表中不符合特定条件的项目。相应的列表理解有以下语法。

#listcomprehensionwithaconditionalstatement
[expressionforiteminiterableifsome_condition]
#expandedform
foriteminiterable:
ifsome_condition:
expression

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下面是以上用法的例子：

>>>primes=[2,3,5,7,11,13,17,19,23,29]
>>>squared_primes=[x*xforxinprimesifx%10==3]
>>>squared_primes
[9,169,529]

如果有更复杂的条件评估，甚至可以使用函数。

>>>defhas_four_legs(pet):
...returnpetin(pig,dog,turtle,hamster,cat)
...
>>>pets=(bird,snake,dog,turtle,cat,hamster)
>>>four_legs_pets=[pet.capitalize()forpetinpetsifhas_four_legs(pet)]
>>>four_legs_pets
[Dog,Turtle,Cat,Hamster]

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4. 条件赋值

有时，不想从原始列表中过滤掉项目。相反，希望通过评估条件确定使用哪个表达式。下面给出的是语法及其用法，语法也进行了相应的解释。

#basicsyntax
[expression0ifsome_conditionelseexpression1foriteminiterable]
#syntaxexplained:comparedtothelistcomprehensionsbasicsyntax:[expressionforiteminiterable],wecanthinaboutthat(expression0ifsome_conditionelseexpression1)isawholepartthatconstitutestheexpressioninthegeneralformat
>>>max_value=10
>>>numbers=(7,9,11,4,3,2,12)
>>>ceiling_numbers0=[numberifnumber<=max_valueelsemax_valuefornumberinnumbers]
>>>ceiling_numbers0
[7,9,10,4,3,2,10]
>>>ceiling_numbers1=[(numberifnumber<=max_valueelsemax_value)fornumberinnumbers]
>>>ceiling_numbers1
[7,9,10,4,3,2,10]

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5. 替换map()

在某些情况下，可能会看到人们使用map()创建列表。具体来说，map()函数具有以下语法及其基本用法示例。

需要注意的是map()函数返回可迭代对象，因此可以使用list()函数从这个可迭代对象生成一个列表。

#map()returnsaniteratorobject
map(function,iterable)
>>>pets=(bird,snake,dog,turtle,cat,hamster)
>>>uppercased_pets=list(map(str.upper,pets))
>>>uppercased_pets
[BIRD,SNAKE,DOG,TURTLE,CAT,HAMSTER]

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如前所示，可以用列表理解来替换map()函数。

>>>pets=(bird,snake,dog,turtle,cat,hamster)
>>>uppercased_pets=[pet.upper()forpetinpets]
>>>uppercased_pets
[BIRD,SNAKE,DOG,TURTLE,CAT,HAMSTER]

6. 嵌套列表理解

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来源：Pexels

假设下面的代码片段中有一个元组，若想要创建一个新的条目列表，使得这些条目是元组中所有数字的平方。

在这种情况下，可以使用嵌套列表理解，其语法如下所示。

#basicsyntaxofthenestedlistcomprehensions
[expressionforsublistinouter_listforiteminsublist]
#expandedform
forsublistinouter_list:
foriteminsublist:
expression
>>>nested_numbers=((1,4,7,8),(2,3,5))
>>>squares=[x*xfornumbersinnested_numbersforxinnumbers]
>>>squares
[1,16,49,64,4,9,25]

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虽然在技术上嵌套列表理解可以有多个层次，但是为保证可读性，不推荐两个以上的层次。

7. 使用Walrus运算符

Python 3.8中的一个新特性是引入了walrus运算符(:=)，用于赋值表达式。

假设从字母列表中抽取十次，创建的列表将只包括这些图中的元音。下文展示如何在列表理解中使用walrus操作符。

具体来说，在下面的例子中，评估从字母中抽取的随机字母是否是元音，如果是，它将被划分为列表理解表达式可以访问的字母。

>>>letters=list(thisistoproducealistofletters)
>>>letters
[t,h,i,s,,i,s,,t,o,,p,r,o,d,u,c,e,,a,,l,i,s,t,,o,f,,l,e,t,t,e,r,s]
>>>importrandom
>>>vowels=[letter.upper()for_inrange(0,10)if(letter:=random.choice(letters))inlist(aeoui)]
>>>vowels
[I,O,O,O,O]

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8. 集合理解

虽然很多人都知道列表理解，但创建集合时也可以使用理解。基本语法及其用法如下所示。

一个主要的区别是我们用花括号代替方括号。当然，根据设计，集合中的元素不会有重复，这与允许重复的列表相反。

请注意，也可以在集合理解中使用条件陈述。

#syntaxforsetcomprehension
{expressionforiteminiterable}
>>>numbers=(1,34,5,8,10,12,3,90,70,70,90)
>>>unique_even_numbers={numberfornumberinnumbersifnumber%2==0}
>>>unique_even_numbers
{34,70,8,10,12,90}

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9. 字典理解

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来源：Pexels

知晓了列表和集合理解，对Python也有字典理解就不会感到惊讶了。下面的代码片段显示了基本语法及其用法。

#syntaxfordictcomprehension
{key_expression:value_expressionforiteminiterable}
>>>words=(python,is,a,big,snake)
>>>len_words={word:len(word)forwordinwords}
>>>len_words
{python:6,is:2,a:1,big:3,snake:5}
>>>len_words_p={word:len(word)forwordinwordsifword.startswith(p)}
>>>len_words_p
{python:6}

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总结

本文回顾了列表理解的基本语法及其在各种场景中的用法。

除了列表理解，还讨论了集合和字典理解。依靠这些理解有助于用Python创建基本的集合数据类型，使其具有更好的可读性。