Python--列表解析

列表解析的出现，对于Python来说，绝对算是一种革命性的变化。我们可以通过一种极其简洁的列表解析的式子，完成符合某种规律的列表的构建，或者替代函数式编程中

map(), filter()

这些函数的作用（函数式编程以后我会再做总结），实现对一个序列的筛选，依次计算等功能。

先来看看列表解析的语法：

[expr for iter_val in iterable]

简单说，就是对于一个可迭代的对象中的每一个元素，通过表达式对该元素作用，得到一个计算结果，然后再通过for循环遍历这个可迭代对象的每一个元素，将作用后的结果构成一个列表。这个作用后的结果可能是由之前元素计算得到的新对象，也可能就是原先的元素。

概念本身没什么可多说的，但是太不直观。所以，我会举以下的例子说明列表解析到底是如何使用的。

1. 依次对序列中的每一个值实施计算

给出一个序列，需要得到这个序列中的每一个数的平方

a = [1, 2, 3, 4, 5]
result = [x ** 2 for x in a] # x是元素，列表a是可迭代对象
print(result) # >>> [1, 4, 9, 16, 25]

当然，可迭代对象如果符合某种规律，也可以通过

range()

表达式表示

print([x + 1 for x in range(10)]) # >>> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

表达式除了可以直接通过操作符书写，还可以是一个已经定义好的函数

def fun(num):
return 2 * num - 1

print([fun(x) for x in range(3, 10)]) # >>> [5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]

2. 筛选序列

其实也是对序列中每个元素进行计算，只不过起到的是筛选的功能

比如，现在想要筛选出2~30当中所有的素数，构成一个列表

import math

# 定义素性判断函数
def isPrime(num):
k = int(math.sqrt(num))
for i in range(2, k + 1):
if num % i == 0:
return True
return False

print([x for x in range(2, 31) if isPrime(x)]) # >>> [2, 3, 5, 7, 11, 13, 19, 23, 29]

3. 构建数对

现在，要做的事情是构建 2×3 个数对，形式如下：

(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)

那么可以通过列表解析式，这样生成

[(x + 1, y + 1) for x in range(2) for y in range(3)]

4. 统计字符

当然，还可以通过列表解析来统计字符串的字符数

s = "I wrote Python"
print(sum([len(i) for i in s.split()])) # >>> 12

这个例子当中，先是通过

s.split()

构成序列，序列的每一个元素是字符串s的每一个单词，然后通过

[len(i) for i in s.split()]

生成由这些单词的长度构成的列表，最后通过

sum()

函数加和，可见，本来需要好几行代码才完成的工作，通过列表解析，我们只需要简单的1行代码。