Python 列表推导式需要注意的地方

脚本专栏 2024/11/24 佚名

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原文地址：The Do's and Don'ts of Python List Comprehension
原文作者：Yong Cui, Ph.D.
译文出自：掘金翻译计划
本文永久链接：github.com/xitu/gold-m…
译者：samyu2000
校对者：luochen1992,shixi-li

Python 列表推导式并不是给初学者用的，因为它非常反直觉，甚至对于有其他编程语言背景的人也是如此。

我们接触到 List 的使用时，学习的内容都是零散的。所以我们缺少一个关于如何在各种各样的场景下使用 List 的知识体系。

本文提供了一些 List 的使用指南，尽可能涵盖各个方面。希望本文可以成为你的一站式实用手册。

使用建议

1.建议使用迭代的方式

使用 List 最基本的方式是以一个可迭代对象为基础，创建一个 List 对象，这个可迭代对象可以是任意可以迭代元素的Python对象。使用方法如下。

[expression for item in iterable]

下面这段代码展示了一个使用列表相关技术创建 List 对象的例子。在这个例子中，我们定义了一个 Integer 列表，并基于这个对象创建了保存每个数字的平方数和立方数的 List 对象。

> # 创建一个 Integer 列表
> integers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
> # 创建平方数和立方数列表
> powers = [(x*x, pow(x, 3)) for x in integers]
> print(powers)
[(1, 1), (4, 8), (9, 27), (16, 64), (25, 125), (36, 216)]

上面的例子把 List 对象当作迭代器使用。我们应该知道，许多类型的对象也是可迭代的，比如 List、Set、Dictionary 和 String 等等。其他数据类型，像 range、map、filter，以及 pandas 包中的 Series、DataFrame，都是可迭代的。下面的代码演示了某些对象的使用方法。

> # 使用 range 对象
> integer_range = range(5)
> [x*x for x in integer_range]
[0, 1, 4, 9, 16]
> # 使用 Series 对象 
> import pandas as pd
> pd_series = pd.Series(range(5))
> print(pd_series)
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int64
> [x*x for x in pd_series]
[0, 1, 4, 9, 16]

2.如果只需用到其中的某些元素，应当使用条件判断语句

假设你需要将符合某种条件的元素归集起来，并创建一个 list。下面展示了相关的语法。

[expression for item in iterable if condition]

if 语句用来实现条件判断。下面的代码展示了这种用法的一个简单示例。

> # 同样创建一个 Integer 列表
> integers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
> # 筛选出偶数，创建一个这些偶数的平方数列表
> squares_of_evens = [x*x for x in integers if x % 2 == 0]
> print((squares_of_evens))
[4, 16, 36]

3.使用条件判断语句

List 对象中还可以使用 if-else 形式的条件判断，语法如下。

[expression0 if condition else expression1 for item in iterable]

这跟前面的那种用法有些类似，别把这两种用法混淆。在本例中，条件语句本身是一个整体。下面的代码提供了一个例子。

> # 创建一个 Integer 列表
> integers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
> # 遍历 integers 中的元素，如果是偶数，取平方数存入新的列表
> # 如果是奇数，取立方数存入新的列表
> custom_powers = [x*x if x % 2 == 0 else pow(x, 3) for x in integers]
> print(custom_powers)
[1, 4, 27, 16, 125, 36]

4.如果有嵌套结构，可以使用嵌套的循环

有可能可迭代对象中的元素自身也是可迭代的，尽管这种情况不太常见。如果你对嵌套的可迭代对象有兴趣，可以使用 for 来实现循环嵌套。语法如下。

[expression for item_outer in iterable for item_inner in item_outer]

# 与下面的代码等同
for item_outer in iterable:
 for item_inner in item_outer:
  expression

上面的代码展示了使用for实现嵌套循环的例子。

> # 创建一个包含元组的列表
> prices = [('$5.99', '$4.99'), ('$3.5', '$4.5')]
> # 获取元组中的每个价格，以此创建一个一维列表
> prices_formatted = [float(x[1:]) for price_group in prices for x in price_group]
> print(prices_formatted)
[5.99, 4.99, 3.5, 4.5]

5.替换高阶函数

有的人比较习惯函数式编程，比如使用高阶函数也是这种习惯的表现之一。特别说明一下，高阶函数是那些需要使用输入或输出参数的函数。在 Python 中，常用的高阶函数有 map() 和 filter()。

> # 创建一个 integer 类型的列表
> integers = [1, 2, 3, 4, 5]
> # 使用 map 创建平方数列表
> squares_mapped = list(map(lambda x: x*x, integers))
> squares_mapped
[1, 4, 9, 16, 25]
> # 使用列表推导式创建平方数列表
> squares_listcomp = [x*x for x in integers]
> squares_listcomp
[1, 4, 9, 16, 25]
> # 使用 filter 取得 integers 中的偶数列表
> filtered_filter = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, integers))
> filtered_filter
[2, 4]
> # 使用列表推导式取得 integers 中的偶数列表
> filterd_listcomp = [x for x in integers if x % 2 == 0]
> filterd_listcomp
[2, 4]

从上面的例子可以看出，使用 list 的某些特性比使用高阶函数更具有可读性，而且也能实现较复杂的嵌套结构。

使用禁忌

1.不要忘了定义构造函数

有人认为列表推导式很酷炫，是 Python 特有的功能，所以为了炫耀自己的 Python 水平，即使有更好替代方案也要使用它。

> # 使用 range 创建列表对象
> numbers = [x for x in range(5)]
> print(numbers)
[0, 1, 2, 3, 4]
> # 以一个字符串为基础，创建一个小写字母的字符列表
> letters = [x.lower() for x in 'Smith']
> print(letters)
['s', 'm', 'i', 't', 'h']

上述例子中，我们使用了 range 和 string，这两种数据结构都是可迭代的，list()构造函数可以直接使用 iterable 创建一个 list 对象。下面的代码提供了更合理的解决方案。

> # 使用 range 创建列表对象
> numbers = list(range(5))
> print(numbers)
[0, 1, 2, 3, 4]
> # 以一个字符串为基础，创建一个小写字母的字符列表
> letters = list('Smith'.lower())
> print(letters)
['s', 'm', 'i', 't', 'h']

2.不要忘了生成器表达式

在 Python 中，生成器是一种特殊的可迭代对象，它会延迟加载元素，直到被请求才会加载。这在处理大量数据时会非常高效，它能提升存储效率。相比之下，list 对象为了方便计数和索引，一次性创建所有的元素。所以跟生成器相比，在元素个数相同时，list 需要占用更多内存。

我们可以定义一个生成器函数来创建生成器。我们也可以使用下面的语句来创建生成器，这是一种称为生成器表达式的方法。

(expression for item in iterable)

你可能会注意到，除了使用圆括号外，它的语法跟使用 list 的语句很相似。所以需要注意区分。

考虑下面这个例子。我们要计算前一百万个数字的平方和。如果使用 list 来实现，方法如下。

> # 创建列表对象 squares 
> squares = [x*x for x in range(10_000_000)]
> # 计算它们的总和
> sum(squares)
333333283333335000000
> squares.__sizeof__()
81528032

跟使用 list 相比，使用 generator 内存开销小得多，只有 96 字节。原因很简单———— generator 不需要获取所有的元素。相反，它只需要获取各个元素在序列中的位置，创建下一个元素并呈现它，而且不必保存在内存中。

结论

本文中，我们整理了 list 应用的一些关键要领。这些该做的和不该做的都非常清晰明了。我估计你会在合适的场景中用到它。下面是本文内容的小结。

使用迭代的方式。 Python 中有许多类型的 iterable，你应当在掌握基础（list 和 tuple）的同时融会贯通。
使用条件判断语句。如果你对在 iterable 中筛选某些元素感兴趣，可以多多研究条件判断。
使用条件判断表达式。如果你需要有选择性地获取某些数据，可以使用条件判断表达式。
使用嵌套的循环。如果你要处理嵌套的 iterable，可以使用嵌套的循环结构。
用 list 替代高阶函数在很多情况下，可以用 list 替代高阶函数。
不要忘记 list 的构造函数定义 list 的构造函数，可以使用 iterable 创建一个 list 对象。如果你直接使用 iterable，推荐用这个方法。
不要忘了生成器表达式它的语法与 list 中的语法相似。在处理大量的对象时，这是一种节省内存开销的办法。list 和 generator 不同的是，为了日后的索引和访问， list 必须提前创建，如果元素个数很多，就会消耗很大的内存。

以上就是Python 列表推导式需要注意的地方的详细内容，更多关于Python 列表推导式的资料请关注其它相关文章！

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