>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2023-12-27 09:26:47
运行环境：
Linux发行版本: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
操作系统内核: Linux-6.1.0-16-amd64-x86_64-with-glibc2.36
Python版本: 3.11.2
3.12. [] 、 () 和 {} 一致的容器初始化形式¶
列表是一个很有用的数据结构，它在Python中属于可变对象，列表中的元素没有限制， 可以重复可以嵌套，操作上支持对单个元素的读取和修改，还支持分片、排序、插人、删除 等。由于其灵活性，在实际应用中经常会看到它的身影。下面的程序遍历列表中的每个元 索，并裉据要求（去掉单词所包含的空格后首宇母是否为大写）生成一个新的list。
>>> words=['Are','abc','pass','busi','fruit','quit']
>>> size=len(words)
>>> newlist=[]
>>> for i in range(size):
>>> if words[i].strip().istitle():
>>> newlist.append(words[i])
>>> print(newlist)
['Are']
那么.这段程序有什么问题吗？就程序本身来说并没有什么明显的问题，但有更好的实 现方式。这就是:列表解析（list comprehension)所涉及的内容了。先来了解一T列表解析的基本知识点。 列表解析的语法为：〖expr for iter_item in iterable if cond_expr]。它迭代 iterable 中的每一 个元素，当条件满足的时候便根据表达式expr计算的内容生成一个元素并放入新的列表屮， 依次类推，并最终返冋整个列表。在语法上，它等价于下面代码段：
Newlist =[] for iter_item in iterable:
- if cond_expr:
Newlist.append(expr)
其中条件表达式不是必需的.如果没有条件表达式，就直接将expr中计算出的元素加人 List中3列表解析的使用非常灵活。 1)支持多重嵌套。如果需要生成一个二维列表可以使用列表解析嵌套的方式。示例如下：
>>> nested_list=[['Hello ','world'],['goodbye','world']]
>>> nested_list=[[s.upper() for s in xs] for xs in nested_list]
>>> print(nested_list)
[['HELLO ', 'WORLD'], ['GOODBYE', 'WORLD']]
2)支持多重迭代。下面的例子中a, b分别对应两个列表中的元素，丨(a,b) for a in [aVr，l,2]for b in[T,3,4，_b_J ifa !=b]表示：列表[，a，，T，l,2]和[T,3,4,，b，]依次求笛卡儿积之后 并去掉元素值相等的元组之后所剩下的元组的集合。
>>> [(a,b) for a in [' a' , ' 1', 1 , 2] for b in ['l',3,4,'b' ] if a != b]
[(' a', 'l'),
(' a', 3),
(' a', 4),
(' a', 'b'),
(' 1', 'l'),
(' 1', 3),
(' 1', 4),
(' 1', 'b'),
(1, 'l'),
(1, 3),
(1, 4),
(1, 'b'),
(2, 'l'),
(2, 3),
(2, 4),
(2, 'b')]
3)列表解析语法屮的表达式可以是简单表达式，也可以是复杂表达式，甚至是函数d
>>> def f(v):
>>> if v%2==0:
>>> v=v**2
>>> else:
>>> v=v+1
>>> return v
>>> [f(v) for v in [2,3,4,-1] if v>0]
[4, 4, 16]
>>> [v**2 if v%2==0 else v+1 for v in [2,3,4,-1] if v>0]
[4, 4, 16]
4)列表解析语法中的以是任意可迭代对象。下面的例子中把文件句柄当做一 个可迭代^•象，可轻易读出文件内容。
>>> fh=open("test.txt","r")
>>> res=[i for i in fh if "abc" in i]
>>> print(res)
['1)使用列表解析吏为直观清晰，代码更为简洁。本节开头的例子改用列表解析，直接 可将代码行数减少为2行，这在大型复杂应用程序中尤为重要，因为这意味着潜在的缺陷较 小，同时代码清晰直观.更容易阅读和理解，可维护性更强。abc']
了解完列表解析的基本知识之后，本节开头的例子你应该知道怎么使用更为简洁了。那 么，为什么要推荐在需要生成列表的时候使用列表解析呢？ 1)使用列表解析吏为直观清晰，代码更为简洁。本节开头的例子改用列表解析，直接 可将代码行数减少为2行，这在大型复杂应用程序中尤为重要，因为这意味着潜在的缺陷较 小，同时代码清晰直观.更容易阅读和理解，可维护性更强。 2)列表解析的效率更髙。本节开头的例子用两种不同方法实现后进行测试，测试结果 表明列表解析在时间上有一定的优势.这主要是因为普通循环生成List的时候一般需要多次 调用appendO函数，增加了额外的时间开销。需要说明的是对于大数据处理，列表解析并不 是一个最佳选择，过多的内存消耗可能会导致MemoryError。 除了列表可以使用列表解析的语法之外，其他几种内a的数据结构也支持，比如元组 (tuple)的初始化语法是（expr for iter_item in iterable if cond_expr),而集合（set)的初始化 语法是{expr for iter_item in iterable if cond_expr}，甚至字典（diet)也有类似的语法{exprl, expr2 for iterjtem in iterable if cond」;xpr}&它们的使用类似列表解析，但需要注意，因为元 组也适用赋值语句的装筘和拆箱机制，所以需要注意（1 )与（U是不同的：前者为数字1, 后者才代表元组（注意1后面的
>>> type((1))
int
>>> type((1,))
tuple
此外，当函数接受一个可迭代对象参数时，可以使用元组的简写方式。
>>> def foo(a):
>>> for i in a:
>>> print(i)
>>> foo([1,2,3])
1
2
3
>>> foo(i for i in range(3) if i%2==0 )
0
2