• 1.推导式
  • 1.1 列表推导式
    • 1.1.2 列表推导式的两种模式
      • 1.1.2.1 循环模式
      • 1.1.2.2 筛选模式
  • 1.2 生成器表达式
    • 1.2.1 生成器表达式和列表推导式的区别

1.推导式

1.1 列表推导式

给出一个列表，通过循环，向列表添加添加1-10

范例：

lst = []

for i in range(1,11):
    lst.append(i)
print(lst)

列表推导式代码

lst = [ i for i in range(1,11)]
print(lst)
>>>
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

1.1.2 列表推导式的两种模式

• 循环模式：[变量名(加工的变量) for 变量 in iterable]
• 筛选模式：[变量(加工变量) for 变量 in iterable if 条件]

1.1.2.1 循环模式

刚才我们看到的就是循环模式，那么有同学会问到，什么叫' 加工的变量'? 这个也比较简单，接下来我们做

范例：

• 将10以内所有整数的平方写入列表

lst = [i ** 2 for i in range(1,11)]
print(lst)
>>>
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

• 100以内所有的偶数写入列表

lst = [i for i in range(2,11,2)]
print(lst)
>>>
[2, 4, 6, 8, 10]

• 从python1期到python100期写入列表lst

lst = ['python'+ str(i) for i in range(1,101)]
print(lst)

1.1.2.2 筛选模式

筛选模式就是在上面的基础上加上一个判断条件，将满足条件的变量留到列表中。

• 将大于三的元素留下来

lst = [i for i in range(1,11) if i > 3]
print(lst)
>>>
[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

• 三十以内可以被三整除的数

lst = [i for i in range(1,31) if i % 3 is 0]    #如果取模是0
print(lst)
>>>
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

• 找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字（有难度）

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

lst = [a.upper() for i in names for a in i if a.count('e') >= 2]

print(lst)
>>>
['JEFFERSON', 'WESLEY', 'STEVEN', 'JENNIFER']

1.2 生成器表达式

生成器表达式和列表推导式的语法上一模一样,只是把[]换成()就行了。比如将十以内所有数的平方放到一个生成器表达式中

mes = (i**2 for i in range(1,11))

for i in range(1,5):
    print(next(mes))
for i in range(5,11):
    print(next(mes))
>>>
1
4
9
16
25
36
49
64
81
100

也可以使用if条件

mes = (i**2 for i in range(1,11) if i >5)

for i in range(1,6):
    print(next(mes))
>>>
36
49
64
81
100

1.2.1 生成器表达式和列表推导式的区别

• 列表推导式比较耗内存,所有数据一次性加载到内存。而.生成器表达式遵循迭代器协议，逐个产生元素
• 得到的值不一样,列表推导式得到的是一个列表.生成器表达式获取的是一个生成器
• 列表推导式一目了然，生成器表达式只是一个内存地址

无论是生成器表达式，还是列表推导式，他只是Python给你提供了一个相对简单的构造方式，因为使用推导式非常简单，所以大多数都会为之着迷，这个一定要深重，推导式只能构建相对复杂的并且有规律的对象，对于没有什么规律，而且嵌套层数比较多（for循环超过三层）这样就不建议大家用推导式构建。

生成器的惰性机制: 生成器只有在访问的时候才取值,说白了.你找他要才给你值.不找他要.他是不会执行的