25_列表推导式、生成器表达式、字典推导式、集合推导式

一、列表推导式和生成器表达式

1 #列表推导式
2 l = [i for i in range(10)]
3 print(l)
4 l1 = ['选项%s'%i for i in range(10)]
5 print(l1)

1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式

2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存

3.Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。例如， sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和：

1 sum(x ** 2 for x in range(4))

二、列表推导式

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。

1 variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2]
2   out_exp_res:　　列表生成元素表达式，可以是有返回值的函数。
3   for out_exp in input_list：　　迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。
4   if out_exp == 2：　　根据条件过滤哪些值可以。
5 
6 #变量（加工后的变量） for 变量 in 可迭代数据类型 条件判断

例一：30以内所有能被3整除的数

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

例一

例二：30以内所有能被3整除的数的平方

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

例二

例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字

1 names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
2          ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
3 
4 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

例三

三、字典推导式

例一：将一个字典的key和value对调

1 mcase = {'a': 10, 'b': 34}
2 #mcase的值 : key
3 mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
4 print(mcase_frequency)

例二：合并大小写对应的value值，将k统一成小写

1 mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
2 #key.lower() : mcase.get(小写的当前key,0) + mcase.get(大写的当前key,0)
3 #如果没有找到的话，get返回0.和0相加还是原来数
4 mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()}
5 print(mcase_frequency)

四、集合推导式

例：计算列表中每个值的平方，自带去重功能

1 l = [1,2,3,4,5,6,1,2,3]
2 s = {i*i for i in l}
3 print(s)
4 # Output: {1, 4, 36, 9, 16, 25}