欄目今天翻譯介紹列表推導式使用的注意事項。

Python 列表推導式使用注意事項

Python 列表推導式並不是給初學者用的，因為它非常反直覺，甚至對於有其他程式語言背景的人也是如此。

我們接觸到 List 的使用時，學習的內容都是零散的。所以我們缺少一個關於如何在各種各樣的場景下使用 List 的知識體系。

本文提供了一些 List 的使用指南，儘可能涵蓋各個方面。希望本文可以成為你的一站式實用手冊。

使用建議

1.建議使用迭代的方式

使用 List 最基本的方式是以一個可迭代物件為基礎，建立一個 List 物件，這個可迭代物件可以是任意可以迭代元素的Python物件。使用方法如下。

[expression for item in iterable]複製程式碼

下面這段程式碼展示了一個使用列表相關技術建立 List 物件的例子。在這個例子中，我們定義了一個 Integer 列表，並基於這個物件建立了儲存每個數位的平方數和立方數的 List 物件。

>>> # 建立一個 Integer 列表>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> # 建立平方數和立方數列表>>> powers = [(x*x, pow(x, 3)) for x in integers]>>> print(powers)
[(1, 1), (4, 8), (9, 27), (16, 64), (25, 125), (36, 216)]複製程式碼

上面的例子把 List 物件當作迭代器使用。我們應該知道，許多型別的物件也是可迭代的，比如 List、Set、Dictionary 和 String 等等。其他資料型別，像 range、map、filter，以及 pandas 包中的 Series、DataFrame，都是可迭代的。下面的程式碼演示了某些物件的使用方法。

>>> # 使用 range 物件>>> integer_range = range(5)>>> [x*x for x in integer_range]
[0, 1, 4, 9, 16]>>> # 使用 Series 物件 >>> import pandas as pd>>> pd_series = pd.Series(range(5))>>> print(pd_series)0    01    12    23    34    4dtype: int64>>> [x*x for x in pd_series]
[0, 1, 4, 9, 16]複製程式碼

2.如果只需用到其中的某些元素，應當使用條件判斷語句

假設你需要將符合某種條件的元素歸集起來，並建立一個 list。下面展示了相關的語法。

[expression for item in iterable if condition]複製程式碼

if 語句用來實現條件判斷。下面的程式碼展示了這種用法的一個簡單範例。

>>> # 同樣建立一個 Integer 列表>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> # 篩選出偶數，建立一個這些偶數的平方數列表>>> squares_of_evens = [x*x for x in integers if x % 2 == 0]>>> print((squares_of_evens))
[4, 16, 36]複製程式碼

3.使用條件判斷語句

List 物件中還可以使用 if-else 形式的條件判斷，語法如下。

[expression0 if condition else expression1 for item in iterable]複製程式碼

這跟前面的那種用法有些類似，別把這兩種用法混淆。在本例中，條件語句本身是一個整體。下面的程式碼提供了一個例子。

>>> # 建立一個 Integer 列表>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> # 遍歷 integers 中的元素，如果是偶數，取平方數存入新的列表>>> # 如果是奇數，取立方數存入新的列表>>> custom_powers = [x*x if x % 2 == 0 else pow(x, 3) for x in integers]>>> print(custom_powers)
[1, 4, 27, 16, 125, 36]複製程式碼

4.如果有巢狀結構，可以使用巢狀的迴圈

有可能可迭代物件中的元素自身也是可迭代的，儘管這種情況不太常見。如果你對巢狀的可迭代物件有興趣，可以使用 for 來實現迴圈巢狀。語法如下。

[expression for item_outer in iterable for item_inner in item_outer]

# 與下面的程式碼等同
for item_outer in iterable:
    for item_inner in item_outer:
        expression複製程式碼

上面的程式碼展示了使用for實現巢狀迴圈的例子。

>>> # 建立一個包含元組的列表>>> prices = [('$5.99', '$4.99'), ('$3.5', '$4.5')]>>> # 獲取元組中的每個價格，以此建立一個一維列表>>> prices_formatted = [float(x[1:]) for price_group in prices for x in price_group]>>> print(prices_formatted)
[5.99, 4.99, 3.5, 4.5]複製程式碼

5.替換高階函數

有的人比較習慣函數語言程式設計，比如使用高階函數也是這種習慣的表現之一。特別說明一下，高階函數是那些需要使用輸入或輸出引數的函數。在 Python 中，常用的高階函數有 map() 和 filter()。

>>> # 建立一個 integer 型別的列表>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5]>>> # 使用 map 建立平方數列表>>> squares_mapped = list(map(lambda x: x*x, integers))>>> squares_mapped
[1, 4, 9, 16, 25]>>> # 使用列表推導式建立平方數列表>>> squares_listcomp = [x*x for x in integers]>>> squares_listcomp
[1, 4, 9, 16, 25]>>> # 使用 filter 取得 integers 中的偶數列表>>> filtered_filter = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, integers))>>> filtered_filter
[2, 4]>>> # 使用列表推導式取得 integers 中的偶數列表>>> filterd_listcomp = [x for x in integers if x % 2 == 0]>>> filterd_listcomp
[2, 4]複製程式碼

從上面的例子可以看出，使用 list 的某些特性比使用高階函數更具有可讀性，而且也能實現較複雜的巢狀結構。

使用禁忌

1.不要忘了定義建構函式

有人認為列表推導式很酷炫，是 Python 特有的功能，所以為了炫耀自己的 Python 水平，即使有更好替代方案也要使用它。

>>> # 使用 range 建立列表物件>>> numbers = [x for x in range(5)]>>> print(numbers)
[0, 1, 2, 3, 4]>>> # 以一個字串為基礎，建立一個小寫字母的字元列表>>> letters = [x.lower() for x in 'Smith']>>> print(letters)
['s', 'm', 'i', 't', 'h']複製程式碼

上述例子中，我們使用了 range 和 string，這兩種資料結構都是可迭代的，list()建構函式可以直接使用 iterable 建立一個 list 物件。下面的程式碼提供了更合理的解決方案。

>>> # 使用 range 建立列表物件>>> numbers = list(range(5))>>> print(numbers)
[0, 1, 2, 3, 4]>>> # 以一個字串為基礎，建立一個小寫字母的字元列表>>> letters = list('Smith'.lower())>>> print(letters)
['s', 'm', 'i', 't', 'h']複製程式碼

2.不要忘了生成器表示式

在 Python 中，生成器是一種特殊的可迭代物件，它會延遲載入元素，直到被請求才會載入。這在處理大量資料時會非常高效，它能提升儲存效率。相比之下，list 物件為了方便計數和索引，一次性建立所有的元素。所以跟生成器相比，在元素個數相同時，list 需要佔用更多記憶體。

我們可以定義一個生成器函數來建立生成器。我們也可以使用下面的語句來建立生成器，這是一種稱為生成器表示式的方法。

(expression for item in iterable)複製程式碼

你可能會注意到，除了使用圓括號外，它的語法跟使用 list 的語句很相似。所以需要注意區分。

考慮下面這個例子。我們要計算前一百萬個數位的平方和。如果使用 list 來實現，方法如下。

>>> # 建立列表物件 squares >>> squares = [x*x for x in range(10_000_000)]>>> # 計算它們的總和>>> sum(squares)333333283333335000000>>> squares.__sizeof__()81528032複製程式碼

如上所示，list 物件佔據 81528032 位元組。我們考慮使用 generator 進行相同的操作，程式碼如下。

>>> # 建立 generator 物件，儲存每個數的平方數>>> squares_gen = (x*x for x in range(10_000_000))>>> # 計算它們的總和>>> sum(squares_gen)333333283333335000000>>> squares_gen.__sizeof__()96複製程式碼

跟使用 list 相比，使用 generator 記憶體開銷小得多，只有 96 位元組。原因很簡單———— generator 不需要獲取所有的元素。相反，它只需要獲取各個元素在序列中的位置，建立下一個元素並呈現它，而且不必儲存在記憶體中。

結論

本文中，我們整理了 list 應用的一些關鍵要領。這些該做的和不該做的都非常清晰明瞭。我估計你會在合適的場景中用到它。下面是本文內容的小結。

• 使用迭代的方式。 Python 中有許多型別的 iterable，你應當在掌握基礎（list 和 tuple）的同時融會貫通。
• 使用條件判斷語句。 如果你對在 iterable 中篩選某些元素感興趣，可以多多研究條件判斷。
• 使用條件判斷表示式。 如果你需要有選擇性地獲取某些資料，可以使用條件判斷表示式。
• 使用巢狀的迴圈。 如果你要處理巢狀的 iterable，可以使用巢狀的迴圈結構。
• 用 list 替代高階函數 在很多情況下，可以用 list 替代高階函數。
• 不要忘記 list 的建構函式 定義 list 的建構函式，可以使用 iterable 建立一個 list 物件。如果你直接使用 iterable，推薦用這個方法。
• 不要忘了生成器表示式 它的語法與 list 中的語法相似。在處理大量的物件時，這是一種節省記憶體開銷的辦法。list 和 generator 不同的是，為了日後的索引和存取， list 必須提前建立，如果元素個數很多，就會消耗很大的記憶體。

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