Python列表解析操作的示例分析

這篇文章給大家分享的是有關Python列表解析操作的示例分析的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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
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]
[ 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]
>>> [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

[ 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：

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'.....]

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

通過上面的操作，可以發現，很輕易可以拿列表當做堆?；蛘哧犃惺褂?
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

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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