Python列表解析操作的示例分析

这篇文章给大家分享的是有关Python列表解析操作的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

列表解析

Python 的强大特性之一是其对 list 的解析，它提供一种紧凑的方法，可以通过对 list 中的每个元素应用一个函数，从而将一个 list 映射为另一个 list。
列表解析，又叫列表推导式( list comprehension)
列表解析比 for 更精简，运行更快，特别是对于较大的数据集合
列表解析可以替代绝大多数需要用到 map和 filter的场合

列表推导式提供了一个创建链表的简单途径，无需使用 map() ， filter() 以及 lambda 。以定义方式得到列表通常要比使用构造函数创建这些列表更清晰。每一个列表推导式包括在一个 for 语句之后的表达式，零或多个 for 或 if 语句。返回值是由 for 或 if 子句之后的表达式得到的元素组成的列表。如果想要得到一个元组，必须要加上括号。

基本列表解析

基本

>>> [x for x in range(5)]  # [0, 1, 2, 3, 4]
l1 = [1,2,3,4]
[ x*2 for x in l1]  #[2,4,6,8]

多个值的

[ '%s = %s' for (k, v) in a_map.items()]

两次循环

>>> l1 = [1,2,3,4]
>>> l2 = [1,2,3,4]
>>> [x+y for x in l1 for y in l2]
[2, 3, 4, 5, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 7, 5, 6, 7, 8]

可以调用函数

[ func(x) for x in l1] #等价于map

注意，列表解析不会改变原有列表的值，会创建新的list

条件列表解析

[ x for x in range(100) if x%2 ==0 ]

嵌套列表解析

mat = [ [1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]]

交换行列

[ [row[i] for row in mat] for i in (0,1,2)] #[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

其他：

1.根据索引取元素时，需要进行边界检查 IndexError 切片取，不需要，超过边界不会异常

2.在迭代中修改列表 注意，不安全，不建议这么干 但是可以 for i in l1[:]: l1.insert()……

3.多个list合成一个 就是

['a','b',.....],['a','b'.....]['a','b'.....]

变为

['a','b',.....,'a','b'.....'a','b'.....]

处理

>>> sum ([[ 'a', 'b' ],['a' , 'b'],[ 'a' ,'b' ]], [])
['a' , 'b' , 'a', 'b' , 'a' , 'b']
>>> list (itertools .chain([ 'a' ,'b' ],[ 'a', 'b' ],['a' , 'b']))
['a' , 'b' , 'a', 'b' , 'a' , 'b']

4.关于堆栈和队列

通过上面的操作，可以发现，很轻易可以拿列表当做堆栈或者队列使用
当然，他们有自己的模块，可以查相关库

5.序列相关模块

array 一种受限制可变序列类型，要求所有元素必须是相同类型

copy 提供浅拷贝和深拷贝的能力

operator 包含函数调用形式的序列操作符，如 operator.concat(m,n) 相当于m+n

re 正则表达式

types 包含Python 支持的所有类型

collections 高性能容器数据类型

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