Python中的列表生成式与生成器学习教程

列表生成式
即创建列表的方式，最笨的方法就是写循环逐个生成，前面也介绍过可以使用range()函数来生成，不过只能生成线性列表，下面看看更为高级的生成方式：

>>> [x * x for x in range(1,11)]
[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]

写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。
你甚至可以在后面加上if判断：

>>> [x * x for x in range(1,11) if x % 2 == 0]
[4,100]

循环嵌套，全排列：

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX','AY','AZ','BX','BY','BZ','CX','CY','CZ']

看一个简单应用，列出当前目录下所有文件和目录：

>>> import os
>>> [d for d in os.listdir('.')]
['README.md','.git','image','os','lib','sublime-imfix','src']

前面也说过Python里循环中可以同时引用两个变量，所以生成变量也可以：

>>> d = {'x': 'A','y': 'B','z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k,v in d.iteritems()]
['y=B','x=A','z=C']

也可以通过一个list生成另一个list，例如把一个list中所有字符串变为小写：

>>> L = ['Hello','World','IBM','Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello','world','ibm','apple']

但是这里有个问题，list中如果有其他非字符串类型，那么lower()会报错，解决办法：

>>> L = ['Hello','Apple',12,34]
>>> [s.lower() if isinstance(s,str) else s for s in L]
['hello','apple',34]

此外，列表生成式还有许多神奇用法，说明请看注释：

#!/usr/bin/env python3 
# -*- coding: utf-8 -*- 
 
list(range(1,11)) 
 
# 生成1乘1，2乘2...10乘10 
L = [] 
for x in range(1,11): 
  L.append(x * x) 
 
# 上面太麻烦，看下面 
[x * x for x in range(1,11)] 
# [1,100] 
 
# 加上if，就可以筛选出仅偶数的平方 
[x * x for x in range(1,11) if x % 2 == 0] 
# [4,100] 
 
# 两层循环，可以生成全排列 
[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] 
# ['AX','CZ'] 
 
# 列出当前目录下的所有文件和目录名 
import os 
[d for d in os.listdir('.')] # on.listdir可以列出文件和目录 
 
# 列表生成式也可以使用两个变量来生成list: 
d = {'x': 'A','z': 'C'} 
[k + '=' + v for k,v in d.items()] 
# ['x=A','z=C','y=B'] 
 
# 把一个list中所有的字符串变成小写 
L = ['Hello','Apple'] 
[s.lower() for s in L] 
# ['hello','apple'] 
 
L1 = ['Hello',18,None] 
L2 = [s.lower() for s in L1 if isinstance(s,str)] 
print(L2) 
# ['hello','apple'] 
# isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串 

生成器
列表生成式虽然强大，但是也会有一个问题，当我们想生成一个很大的列表时，会非常耗时，并且占用很大的存储空间，关键是这里面的元素可能你只需要用到前面很少的一部分，大部分的空间和时间都浪费了。Python提供了一种边计算边使用的机制，称为生成器(Generator)，创建一个Generator最简单的方法就是把[]改为()：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x7fe73eb85cd0>

如果要一个一个打印出来，可以通过generator的next()方法：

>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
4
>>> g.next()
9
>>> g.next()
16
>>> g.next()
25
>>> g.next()
36
>>> g.next()
49
>>> g.next()
64
>>> g.next()
81
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>",line 1,in <module>
StopIteration

其实generator object也是可迭代的，所以可以用循环打印，还不会报错。

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...   print n
...

这是简单的推算算法，但是如果算法比较复杂，写在()里就不太合适了，我们可以换一种方式，使用函数来实现。
比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1,1,2,3,5,8,13,21,34,…
斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):
  n,a,b = 0,1
  while n < max:
    print b
    a,b = b,a + b
    n = n + 1

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数,这个也是通过前面的数推算出后面的，所以可以把函数变成generator object，只需要把print b改为yield b即可。

def fib(max):
  n,1
  while n < max:
    yield b
    a,a + b
    n = n + 1

如果一个函数定义中包含了yield关键字，这个函数就不在是普通函数，而是一个generator object。

>>> fib(6)
<generator object fib at 0x7fa1c3fcdaf0>
>>> fib(6).next()
1

所以要想调用这个函数，需要使用next()函数，并且遇到yield语句返回(可以把yield理解为return):

def odd():
  print 'step 1'
  yield 1
  print 'step 2'
  yield 3
  print 'step 3'
  yield 5

看看调用输出结果：

>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>",in <module>
StopIteration

同样也可以改为for循环语句输出。例如：

def odd():
  print 'step 1'
  yield 1
  print 'step 2'
  yield 2
  print 'step 3'
  yield 3

if __name__ == '__main__':
  o = odd()
  while True:
    try:
      print o.next()
    except:
      break

（编辑：安卓应用网）

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