python生成器推导式_python之推导式and生成器表达器笔记及面试坑

推导式是从一个或多个迭代器快速简洁的创建数据结构的一种办法，它可以将循环和条件判断结合，从而可以避免语法冗长的代码。

推导式：一行代码生成一个列表(字典、集合)

注意：元组没有推导式

基本语法：[结果 for循环条件判断(可选)]

列表习题

例1：创建一个1到10的列表

解答：

(1)循环1

4lis = []

for i in range(1, 11):

lis.append(i)

print(lis)

(2)列表推导式1

2lis = [i for i in range(1, 11)]

print(lis)

例2:20以内的基数创建一个列表

解答：取余判断1lis = [ i for i in range(21) if i%2==1]

range步长1lis = [i for i in range(1,20,2)]

例3：100以内被3整除的数的平方组成一个新的列表使用range步长实现1lis = [i**2 for i in range(3, 100, 3)]

使用判断表达式实现1lis = [ i**2 for i in range(1, 100) if i%3==0]

例4：列表中包含两个e的名字组成一个新的列表返回使用for循环实现1

6names = [['tom', 'billy', 'jeffer', 'andrew', 'wesley', 'steven'], ['alice', 'jill', 'ada', 'eveal', 'eva', 'cherry']]

lis = []

for line in names:

for name in line:

if name.count('e') == 2:

lis.append(name)

使用列表推导式实现1

2names = [['tom', 'billy', 'jeffer', 'andrew', 'wesley', 'steven'], ['alice', 'jill', 'ada', 'eveal', 'eva', 'cherry']]

lis = [name for line in names for name in line if name.count('e') == 2]

字典推导式习题1语法：{key:value for循环条件判断(可选)}

例1：使用字典推导式将[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’] 转换为 {0:’a’, 1:’b’, 2:’c’, 3:’d’}推导式使用range1

2lis = ['a', 'b', 'c', 'd']

dic = {i:lis[i] for i in range(len(lis))}

推导式使用enumerate1

2lis = ['a', 'b', 'c', 'd']

dic = {i:j for i, j in enumerate(lis)}

例2：将{‘jj’:’林俊杰’, ‘jay’:’周杰伦’, ‘jolin’:’蔡依林’}键与值对调形成新的字典1dic = {'jj':'林俊杰', 'jay':'周杰伦', 'jolin':'蔡依林'} res = {v:k for k,v in dic.items()} print(res)

集合推导式习题1集合：不可重复、可哈希

例：将以下列表去重[1, 3, 5, 3, 66, 4, 3, 5, 7]使用集合转换去重1

2lis = [1, 3, 5, 3, 66, 4, 3, 5, 7]

s = set(lis)

使用推导式去重1

2lis = [1, 3, 5, 3, 66, 4, 3, 5, 7]

s = {i for i in lis}

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. 一次性加载. 生成器表达式几乎不占用内存. 使用的时候才分配和使用内存

得到的值不一样. 列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.

生成器表达式: (结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选)

生成器表达式可以直接获取到生成器对象. 生成器对象可以直接进行for循环. 生成器具有惰性机制.

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. 你找他要他才给你值. 不找他要. 他是不会执行的.

下面放两个带坑面试题

1、以下代码运行结果是什么？(先不要看解释哟)1

9def func():

yield 222

g = func() # 生成器g

g1 = (i for i in g) # 生成器g1. 但是g1的数据来源于g

g2 = (i for i in g1) # 生成器g2. 来源g1

print(list(g)) # 获取g中的数据. 这时func()才会被执行. 打印111.获取到222. g完毕.

print(list(g1)) # 获取g1中的数据. g1的数据来源是g. 但是g已经取完了. g1 也就没有数据

了

print(list(g2)) # 和g1同理

答案：1

3[222]

[]

2、以下代码运行结果是什么？1

9def add(a, b):

return a + b

def test():

for item in range(4):

yield item

g = test()

for n in [5, 10]:

g = (add(n, i) for i in g)

print(list(g))

答案：[20, 21, 22, 23]1

33以上代码分析：

首行add函数只是一个用来求和的迷惑函数

向下看

test()函数是一个生成器函数，可以看到它的值循坏下来为：0, 1, 2, 3

g = test()这行代码才开始获取生成器，然后继续向下看

for n in [5, 10]:

g = (add(n, i) for i in g)

这段代码我们来进行拆分一下变为：

n=5

g = (add(n, i) for i in g)

n=10

g = (add(n, i) for i in g)

print(list(g))

以上代码可以看出，n=5以后，我们并没有取生成器的值，所以5不会带进生成器表达式，只是执行了下一行代码g = (add(n, i) for i in g)，

所以此时我们可以将代码再进行拼接下将n=10后的生成器表达式后面的g给替换为(add(n, i) for i in g)

n=10

g = (add(n, i) for i in (add(n, i) for i in g))

print(list(g))

此时我们才取值

所以可以把n等于10带进去

代码变为一下，为了区分循环变量i,我们将替换g表达式中的i改为index

g = (add(10, i) for i in (add(10, index) for index in g))

接下来我们一步一步开始走

g = (add(10, i) for i in (add(10, index) for index in [0, 1, 2, 3]))

继续

g = (add(10, i) for i in [10, 11, 12, 13])

继续g的值已经是20,21, 22, 23

print(list(g))

最后转为列表，结果当然就是[20, 21, 22, 23]

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