当前位置:首页 >> 脚本专栏

python中从for循环延申到推导式的具体使用

本文采用循序渐进的写法,逐步递进.

传统for循环:

#获取1到1000000的偶数
#采用传统写法(俗称普通解析)
for i in range(1,10**6+1):
 if(i%2==0):
 print(i)
#程序运行结果:
#2
#4
#.
#.
#.
#1000000

总结(从直观上对代码进行评价):能完成要求,但是代码不够简洁.

改进后的代码,采用列表推导式:

#获取1到1000000的偶数
#采用列表推导式(俗称列表解析)
print([i for i in range(1,10**6+1) if i%2==0])
#程序运行结果:
#2
#4
#.
#.
#.
#1000000

我们再来从代码运行速度上评价代码.

传统for循环的运行速度:

#采用clock()函数进行测量代码运行时间
#用以浮点数计算的秒数返回当前的CPU时间,用来衡量不同程序的耗时,比time.time()更精确
import time
cpu_start=time.clock()
for i in range(1,10**6+1):
 if(i%2==0):
 print(i)
cpu_end=time.clock()
print("程序运行时间:",cpu_end-cpu_start)
#程序运行结果:
#2
#4
#.
#.
#.
#1000000
#程序运行时间: 2.1866424
#注意:编译器在3.3-3.8之间的会报一个警告:DeprecationWarning: time.clock has been deprecated in Python 3.3 and will be removed from Python 3.8: use time.perf_counter or time.process_time instead
#因为python3.3以后不被推荐使用,该方法依赖操作系统,建议使用per_counter(返回系统运行时间)或process_time(返回进程运行时间)代替

采用列表推导式的运行速度:

#采用clock()函数进行测量代码运行时间
#用以浮点数计算的秒数返回当前的CPU时间,用来衡量不同程序的耗时,比time.time()更精确
import time
cpu_start=time.clock()
print([i for i in range(1,10**6+1) if i%2==0])
cpu_end=time.clock()
print("程序运行时间:",cpu_end-cpu_start)
#程序运行结果:
#[2,4,6,8...1000000]
#程序运行时间: 0.005884400000000012
#注意:编译器在3.3-3.8之间的会报一个警告:DeprecationWarning: time.clock has been deprecated in Python 3.3 and will be removed from Python 3.8: use time.perf_counter or time.process_time instead
#因为python3.3以后不被推荐使用,该方法依赖操作系统,建议使用per_counter(返回系统运行时间)或process_time(返回进程运行时间)代替

总结(从代码运行速度上进行评价):很明显采用列表推导式的代码,运行速度是更胜一筹的.

结论:

1.编译器会优化,不会因为简写而影响效率,反而因优化提高了效率.
2. 减少程序员工作量,减少出错.
3. 即简化了代码,又增强了代码的可读性.

那么存在列表解析式是否存在集合推导式,字典推导式,元组推导式,我们来一探究竟吧!这里就不再探究他们的运行速度了!

集合推导式:

#集合推导式
#获取1到1000000的偶数
x={i for i in range(1,10**6+1) if i%2==0}
type(x)
#输出结果:
#{2,4,6,8...1000000}
#<class 'set'>

字典推导式:

#获取值是偶数的所有键值对形成的字典
#采用传统方法
dict={'名字1': 1, '名字二': 2, '名字三': 3, '名字四': 4}
dict_x={}
for i,j in dict.items():
  if(j%2==0):
    dict_x[i]=j
print(dict_x)
print(type(dict_x))
#{'名字二': 2, '名字四': 4}
#<class 'dict'>
#获取值是偶数的所有键值对形成的字典
#字典推导式
#方法一
#采用zip函数与for循环将两个列表的值逐步遍历作为字典的键与值
x = {i : j for i, j in zip(["名字1", "名字二", "名字三", "名字四"], [1,2,3,4]) if j%2==0}
print(x)
print(type(x))
#运行结果:
#{'名字二': 2, '名字四': 4}
#<class 'dict'>

#方法二
#获取值是偶数的所有键值对形成的字典
#采用items()函数进行迭代遍历
dict={'名字1': 1, '名字二': 2, '名字三': 3, '名字四': 4}
x = {i : j for i, j in dict.items() if j%2==0}
print(x)
print(type(x))
#运行结果:
#{'名字二': 2, '名字四': 4}
#<class 'dict'>

元组推导式:

#获取1到1000000的偶数
x=(i for i in range(1,10**6+1) if i%2==0)
print(x)
type(x)
#输出结果:
#<generator object <genexpr> at 0x00000241FFAB2750>
#<class 'generator'>

咦!前面都返回数组或者集合或字典,这个怎么返回了生成器(genexpr),这是因为元组是不可变的。我们来访问一下里面的元素把!

#获取值是偶数的所有键值对形成的字典
x=(i for i in range(1,10**6+1) if i%2==0)
for i in x:
 print(i)
#输出结果:
#2
#4
#.
#.
#.
#1000000

 总结:推导式虽然有很多优点,但是唯一不足的就是局部变量的可读性不高.

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。