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解析式.md

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解析式.md

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解析式：

问题引入：

对一个列表里所有数值求平方；

lst = list(range(10))

列表解析：

之所以叫列表解析是因为得到的结果是list，迭代的对象可以是任意可迭代对象；

列表解析中，不支持break语句，自然也不支持for...else语句；

[ expression for e in iterator]

lst = list(range(10))
ret = []
for x in lst:
    ret.append(x ** 2)

ret = [ x ** 2 for x in lst]
  • 代码简介，可读性强；
  • 效率比普通迭代稍高；
[expression for e in iterator if condision]
lst = list(range(10))
ret = list()

In [9]: %%timeit
   ...: for x in lst:
   ...:     if x % 2 == 0:
   ...:         ret.append(x)
   ...: 
1000000 loops, best of 3: 1.67 µs per loop

In [11]: %%timeit
    ...: [ ret.append(x) for x in lst if x % 2 == 0]
    ...: 
100000 loops, best of 3: 2.33 µs per loop

  • 带多个if

    • 多个if间默认为and关系；

ret = [ x for x in lst if x > 0 if x < 5 if x % 2 == 0]

ret = []
for x in lst:
    if x > 0:
        if x < 5:
            if x % 2 == 0:
                ret.append(x)
  • 多个if语句的，都可以转换为条件的逻辑运算，所以一般来说，不会带多个if语句；
  • 也可以带多个for语句：

[(x,y) for x in range(5) for y in range(5,10)]

相当于逐层嵌套；

ret = []
for x in range(5):
    for y in range(5,10):
        ret.append((x,y))
多个for语句，也可跟多个if语句；
[(x,y) for x in range(5) if x > 0 for y in range(5,10) if y < 9]

使用列表解析的目的是为了让代码更简洁。

[x for x in [y for y in range(10)]]

跟着感觉走，如果解析式不能让代码更简洁的情况下，就不要再使用了；

一眼看不出解析式的结果是什么的时候，就不要用了；

问题引入：

    偶数求平方，奇数求立方；

if表达式：

x if cond else y

当条件满足时返回x，当条件不满足时返回y；

使用该表达式与列表解析式结合使用：

[x ** 2 if x % 2 == 0 else x ** 3 for x in lst]

ret = []
for x in lst:
    if x % 2 == 0:
        ret.append(x ** 2)
    else:
        ret.append(x ** 3)
x = 3
x ** 2 if x % 2 == 0 else x ** 3


ret = 0 

if x % 2 == 0:
    ret = x ** 2
else:
    ret = x ** 3

生成器解析：

列表解析返回的是列表；

range(10000000) 并非马上生成了所有元素；

列表解析是马上生成了所有元素；

(x ** 2 for x in range(10000))

列表解析的中括号变成小括号；

生成器解析式返回的是一个生成器；

g = (x ** 2 for x in range(100000000000))

生成器只有在取值的时候才开始计算；

什么时候用列表解析，什么时候用生成器解析？

需要用下标访问的时候，用列表解析；

只需要对结果迭代的时候，优先使用生成器解析；

集合解析：

{x for x in range(10)}

s = { x for x in range(10)}

操作和列表解析式一样的；

字典解析

{ str(key): v for key in range(10) for v in range(11,20)}

迭代器：

可迭代对象：

r = range(5)

r.__iter__()

可迭代对象，都拥有__iter__()方法；

for x in range(5): pass

for in 语句要求遍历一个可迭代对象；

可迭代对象：

7种数据结构；

range

dict.keys
dict.items
dict.values

迭代器是可迭代对象；

it = iter(range(5))

有__next__方法的可迭代对象叫迭代器；

上述可迭代对象中，没有迭代器；

可迭代对象可以转换为迭代器

    iter()函数可以把一个可迭代对象转换为迭代器；

为什么要转换？

next函数可以从迭代器中取出下一个元素；

迭代器会保存一个指针，指向可迭代对象的当前元素；

调用next函数的时候，会返回当前元素，并且把指针指向下一个元素；

当没有下一个元素时，会抛出StopIteration异常；

for in循环可迭代对象； 首先调用iter方法转换为迭代器，然后不断的调用next方法，知道抛出StopIteration异常

# 迭代器的实现：
it = iter(iteratable):
    while True:
        try:
            next(it)
        except StopIteration:
            return