引言

‍♂️作者简介：生鱼同学，大数据科学与技能专业硕士在读‍，曾获得华为杯数学建模国家二等奖，MathorCup 数学建模比赛国家二等奖，亚太数学建模国家二等奖。

✍️研讨方向：杂乱网络科学

爱好方向：运用python进行数据分析与机器学习，数学建模比赛经验沟通，网络爬虫等。

在python学习的过程中，咱们最早接触到的就是python的数组，元组，字典等根底类型，但很少有人深化谈论python的内置序列类型以及它们的高档运用姿态。

深度学习python的内置序列，不仅能让咱们编写的API愈加的易用简介，也能够更好的了解python中各种序列的特性。

在本文中，咱们就来一同解锁python内置序列的高档用法，玩转pyhon序列。

内置序列类型

python中有许多的序列类型，主要能够分为以下两类：

  • 容器序列：能寄存不同数据类型的数据的序列。（list, tuple, collections.deque）
  • 扁平序列：只能包容一种类型的序列。（str, bytes, bytearray, memoryview, array.array）

阐明：扁平序列储存的是一段接连的内存空间，而容器序列寄存的是它们包含的恣意类型目标的引用。

别的，序列类型还能够从可修改与不可修改的视点进行分类，主要能被分成以下两类：

  • 可变序列：list, bytearray, array.array, collections.deque, memoryview
  • 不可变序列：str, tuple, bytes

为了深化的谈论可变序列与不可变序列的差异，咱们看下面这个UML图：

【python进阶】你还在使用for循环新建数组？生成器表达式帮你一行解决
在上图中，承继从子类指向超类，能够看到可变序列（MutableSequence）承继了不可变序列（Sequence）的许多办法。与此一起，经过UML图咱们也能够更直观的发现其不同的地方，这有助于咱们了解后续的内置序列类型的差异。

列表推导与生成器表达式

列表推导

信任咱们已经对根底的序列类型list有了初步的了解与知道，但当咱们想要创立一个新的数组时，往往会想到运用for循环遍历生成。

其实在python中还存在一种构建列表的办法叫做列表推导(list comprehension)，它是构建列表的快捷方式，一起也能够使你的代码愈加易读与简练。假定咱们需求创立从0到10的一个列表，咱们来看下面的两段代码：

# 不运用列表推导
example_list_01 = []
for i in range(10):
   example_list_01.append(i)
print(example_list_01)
>>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 列表推导
example_list_01 = [i for i in range(10)]
print(example_list_01)
>>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

信任大部分人第一时间都会考虑运用第一种办法进行列表的创立，但明显运用了列表推导（生成器表达式推导列表）的比如看起来愈加简便且易读。咱们再来看一个更杂乱的比如，假定咱们想要寻觅10以内的偶数，咱们看下面两段代码：

# 不运用列表推导
example_list_02 = []
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
       example_list_02.append(i)
print(example_list_02)

# 列表推导
example_list_02 = [i for i in range(10) if i % 2 == 0]
print(example_list_02)

明显，下面的代码可读性更强且更为简单。别的，运用filter也能够完结上述的功用，但是可读性并不强。咱们运用filter完结上述功用的代码如下：

example_list_03 = list(filter(lambda i: i % 2 == 0, range(10)))
print(example_list_03)

明显，这样的可读性并不强。

在列表推导中，咱们还能够将自己的函数或者python内置函数直接对生成的数组进行处理，请看下面这个比如：

def deal(num):
    return '处理过的' + str(num)
deal_list = [deal(i) for i in range(10)]
print(deal_list )
>>> ['处理过的0',
 '处理过的1',
 '处理过的2',
 '处理过的3',
 '处理过的4',
 '处理过的5',
 '处理过的6',
 '处理过的7',
 '处理过的8',
 '处理过的9']

最终，咱们再用列表推导表达式测验核算笛卡尔积并与for循环完结的相同的功用做比照，请看下面的代码：

colors = ['赤色','蓝色','绿色']
clothes = ['上衣','裤子','运动鞋']
clothes_list_01 = []
for color in colors:
    for clothe in clothes:
        clothes_list_01.append((color,clothe))
print('未运用列表推导：',clothes_list_01)
clothes_list_02 = [(color,clothe) for color in colors for clothe in clothes]
print('运用列表推导：',clothes_list_01)

结果如下：

未运用列表推导： [('赤色', '上衣'), ('赤色', '裤子'), ('赤色', '运动鞋'),
('蓝色', '上衣'), ('蓝色', '裤子'), ('蓝色', '运动鞋'), ('绿色', '上衣'), ('绿色', '裤子'), ('绿色', '运动鞋')]
运用列表推导： [('赤色', '上衣'), ('赤色', '裤子'), ('赤色', '运动鞋'), 
('蓝色', '上衣'), ('蓝色', '裤子'), ('蓝色', '运动鞋'), ('绿色', '上衣'), ('绿色', '裤子'), ('绿色', '运动鞋')]

能够看到输出的结果是完全相同的，但是运用列表推导的代码更为简练。

生成器表达式

尽管运用上述的列表推导语法也能够生成元组等其他类型的序列，但是运用生成器表达式会更好。生成器并不是先树立一个完整的列表再将其传递到某个构造函数内，而是逐一产出元素，这会愈加的节约内存。

咱们看下面几个比如，用来了解生成器表达式是如何生成字典与元组的。

# 运用生成器表达式构建字典
dict_transform_list = [('APPLE', '苹果'), ('BNANA', '香蕉'), ('PEAR', '梨子')]
dict_01 = {key: value for key,value in dict_transform_list}
>>>{'APPLE': '苹果', 'BNANA': '香蕉', 'PEAR': '梨子'}

# 运用生成器表达式构建元组
tuple_01 = tuple(i for i in range(10))
>>>(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

总结

在本文中，介绍了生成器与表达式的用法，协助咱们快速创立数组以及其他序列，解锁了python序列的新姿态。

在后续的更新中，我将持续对元组的高档姿态和玩法进行介绍。

假如你觉得本文对你有协助的话，期望你点个收藏或帮我点个赞，假如有其他问题也能够私信我与我沟通或在谈论区与我谈论，咱们下次再会。