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python中從for循環(huán)延申到推導(dǎo)式的具體使用

 更新時間：2019年11月29日 09:28:59   作者：No later  
這篇文章主要介紹了python中從for循環(huán)延申到推導(dǎo)式的具體使用，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

本文采用循序漸進(jìn)的寫法，逐步遞進(jìn).

傳統(tǒng)for循環(huán)：

#獲取1到1000000的偶數(shù)
#采用傳統(tǒng)寫法（俗稱普通解析）
for i in range(1,10**6+1):
 if(i%2==0):
 print(i)
#程序運(yùn)行結(jié)果：
#2
#4
#.
#.
#.
#1000000

總結(jié)（從直觀上對代碼進(jìn)行評價）：能完成要求，但是代碼不夠簡潔.

改進(jìn)后的代碼，采用列表推導(dǎo)式：

#獲取1到1000000的偶數(shù)
#采用列表推導(dǎo)式（俗稱列表解析）
print([i for i in range(1,10**6+1) if i%2==0])
#程序運(yùn)行結(jié)果：
#2
#4
#.
#.
#.
#1000000

我們再來從代碼運(yùn)行速度上評價代碼.

傳統(tǒng)for循環(huán)的運(yùn)行速度：

#采用clock（）函數(shù)進(jìn)行測量代碼運(yùn)行時間
#用以浮點(diǎn)數(shù)計算的秒數(shù)返回當(dāng)前的CPU時間，用來衡量不同程序的耗時，比time.time()更精確
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("程序運(yùn)行時間:",cpu_end-cpu_start)
#程序運(yùn)行結(jié)果：
#2
#4
#.
#.
#.
#1000000
#程序運(yùn)行時間: 2.1866424
#注意：編譯器在3.3-3.8之間的會報一個警告：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?yàn)閜ython3.3以后不被推薦使用，該方法依賴操作系統(tǒng)，建議使用per_counter(返回系統(tǒng)運(yùn)行時間)或process_time(返回進(jìn)程運(yùn)行時間)代替

采用列表推導(dǎo)式的運(yùn)行速度：

#采用clock（）函數(shù)進(jìn)行測量代碼運(yùn)行時間
#用以浮點(diǎn)數(shù)計算的秒數(shù)返回當(dāng)前的CPU時間，用來衡量不同程序的耗時，比time.time()更精確
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("程序運(yùn)行時間:",cpu_end-cpu_start)
#程序運(yùn)行結(jié)果：
#[2,4,6,8...1000000]
#程序運(yùn)行時間: 0.005884400000000012
#注意：編譯器在3.3-3.8之間的會報一個警告：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?yàn)閜ython3.3以后不被推薦使用，該方法依賴操作系統(tǒng)，建議使用per_counter(返回系統(tǒng)運(yùn)行時間)或process_time(返回進(jìn)程運(yùn)行時間)代替

總結(jié)（從代碼運(yùn)行速度上進(jìn)行評價）：很明顯采用列表推導(dǎo)式的代碼，運(yùn)行速度是更勝一籌的.

結(jié)論：

1.編譯器會優(yōu)化，不會因?yàn)楹唽懚绊懶?，反而因?yōu)化提高了效率.
2. 減少程序員工作量，減少出錯.
3. 即簡化了代碼,又增強(qiáng)了代碼的可讀性.

那么存在列表解析式是否存在集合推導(dǎo)式，字典推導(dǎo)式，元組推導(dǎo)式，我們來一探究竟吧！這里就不再探究他們的運(yùn)行速度了！

集合推導(dǎo)式：

#集合推導(dǎo)式
#獲取1到1000000的偶數(shù)
x={i for i in range(1,10**6+1) if i%2==0}
type(x)
#輸出結(jié)果：
#{2,4,6,8...1000000}
#<class 'set'>

字典推導(dǎo)式：

#獲取值是偶數(shù)的所有鍵值對形成的字典
#采用傳統(tǒng)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'>

#獲取值是偶數(shù)的所有鍵值對形成的字典
#字典推導(dǎo)式
#方法一
#采用zip函數(shù)與for循環(huán)將兩個列表的值逐步遍歷作為字典的鍵與值
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))
#運(yùn)行結(jié)果：
#{'名字二': 2, '名字四': 4}
#<class 'dict'>

#方法二
#獲取值是偶數(shù)的所有鍵值對形成的字典
#采用items()函數(shù)進(jìn)行迭代遍歷
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))
#運(yùn)行結(jié)果：
#{'名字二': 2, '名字四': 4}
#<class 'dict'>

元組推導(dǎo)式：

#獲取1到1000000的偶數(shù)
x=(i for i in range(1,10**6+1) if i%2==0)
print(x)
type(x)
#輸出結(jié)果：
#<generator object <genexpr> at 0x00000241FFAB2750>
#<class 'generator'>

咦！前面都返回數(shù)組或者集合或字典，這個怎么返回了生成器（genexpr）,這是因?yàn)樵M是不可變的。我們來訪問一下里面的元素把！

#獲取值是偶數(shù)的所有鍵值對形成的字典
x=(i for i in range(1,10**6+1) if i%2==0)
for i in x:
 print(i)
#輸出結(jié)果：
#2
#4
#.
#.
#.
#1000000

 總結(jié)：推導(dǎo)式雖然有很多優(yōu)點(diǎn)，但是唯一不足的就是局部變量的可讀性不高.

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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