本文實例講述了Python列表解析操作。分享給大家供大家參考,具體如下:
列表解析
Python 的強大特性之一是其對 list 的解析,它提供一種緊湊的方法,可以通過對 list 中的每個元素應用一個函數,從而將一個 list 映射為另一個 list。
列表解析,又叫列表推導式( list comprehension)
列表解析比 for 更精簡,運行更快,特別是對于較大的數據集合
python中的elif。列表解析可以替代絕大多數需要用到 map和 filter的場合
列表推導式提供了一個創建鏈表的簡單途徑,無需使用 map() , filter() 以及 lambda 。以定義方式得到列表通常要比使用構造函數創建這些列表更清晰。每一個列表推導式包括在一個 for 語句之后的表達式,零或多個 for 或 if 語句。返回值是由 for 或 if 子句之后的表達式得到的元素組成的列表。如果想要得到一個元組,必須要加上括號。
基本列表解析
基本
>>> [x for x in range(5)] # [0, 1, 2, 3, 4]
l1 = [1,2,3,4]
python 列表。[ x*2 for x in l1] #[2,4,6,8]
多個值的
[ '%s = %s' for (k, v) in a_map.items()]
兩次循環
>>> l1 = [1,2,3,4]
>>> l2 = [1,2,3,4]
java和python?>>> [x+y for x in l1 for y in l2]
[2, 3, 4, 5, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 7, 5, 6, 7, 8]
可以調用函數
[ func(x) for x in l1] #等價于map
注意,列表解析不會改變原有列表的值,會創建新的list
條件列表解析
qpython?[ x for x in range(100) if x%2 ==0 ]
嵌套列表解析
mat = [ [1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]]
交換行列
[ [row[i] for row in mat] for i in (0,1,2)] #[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
其他:
python3。1.根據索引取元素時,需要進行邊界檢查 IndexError 切片取,不需要,超過邊界不會異常
2.在迭代中修改列表 注意,不安全,不建議這么干 但是可以 for i in l1[:]: l1.insert()……
3.多個list合成一個 就是
['a','b',.....],['a','b'.....]['a','b'.....]
變為
['a','b',.....,'a','b'.....'a','b'.....]
python列表中的列表,處理
>>> sum ([[ 'a', 'b' ],['a' , 'b'],[ 'a' ,'b' ]], [])
['a' , 'b' , 'a', 'b' , 'a' , 'b']
>>> list (itertools .chain([ 'a' ,'b' ],[ 'a', 'b' ],['a' , 'b']))
['a' , 'b' , 'a', 'b' , 'a' , 'b']
4.關于堆棧和隊列
python報告?通過上面的操作,可以發現,很輕易可以拿列表當做堆棧或者隊列使用
當然,他們有自己的模塊,可以查相關庫
5.序列相關模塊
array 一種受限制可變序列類型,要求所有元素必須是相同類型
copy 提供淺拷貝和深拷貝的能力
operator 包含函數調用形式的序列操作符,如 operator.concat(m,n) 相當于m+n
python應用案例。re 正則表達式
types 包含Python 支持的所有類型
collections 高性能容器數據類型
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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