推导式的套路

除列表推导式和生成器表达式之外，其实还有字典推导式、集合推导式等等。

下面是一个以列表推导式为例的推导式详细格式，同样适用于其他推导式。

variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2]
  out_exp_res:　　列表生成元素表达式，可以是有返回值的函数。
  for out_exp in input_list：　　迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。
  if out_exp == 2：　　根据条件过滤哪些值可以。

列表推导式

例一：30以内所有能被3整除的数

multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)
# Output: [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

列表推导式1

例二：30以内所有能被3整除的数的平方

def squared(x):
    return x*x
multiples = [squared(i) for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)

列表推导式2

例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字

names = [[\'Tom\', \'Billy\', \'Jefferson\', \'Andrew\', \'Wesley\', \'Steven\', \'Joe\'],
         [\'Alice\', \'Jill\', \'Ana\', \'Wendy\', \'Jennifer\', \'Sherry\', \'Eva\']]

print([name for lst in names for name in lst if name.count(\'e\') >= 2])  # 注意遍历顺序，这是实现的关键

嵌套列表推导式

 

集合推导式

例：计算列表中每个值的平方，自带去重功能

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])

集合推导式1

 

字典推导式

例一：将一个字典的key和value对调

mcase = {\'a\': 10, \'b\': 34}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
print(mcase_frequency)

字典推导式1

例二：合并大小写对应的value值，将k统一成小写

mcase = {\'a\': 10, \'b\': 34, \'A\': 7, \'Z\': 3}
mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()}
print(mcase_frequency)

字典推导式2

 

 

练习题：

例1:  过滤掉长度小于3的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母

例2:  求(x,y)其中x是0-5之间的偶数，y是0-5之间的奇数组成的元祖列表

例3:  求M中3,6,9组成的列表M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

1.[name.upper() for name in names if len(name)>3] 
2.[(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1] 
3. [row[2] for row in M]

 

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