Python中的 list comprehension 以及 generator
來(lái)源:易賢網(wǎng) 閱讀:5549 次 日期:2015-05-04 14:33:24
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一個(gè)小故事

三年前,我在一篇博客里不無(wú)自豪的記錄了python編寫的小函數(shù),當(dāng)時(shí)感覺python真強(qiáng)大,11行代碼就寫出了一個(gè)配置文件的解析器。

def loadUserInfo(fileName):

userinfo = {}

file = open(fileName, "r")

while file:

line = file.readline()

if len(line) == 0:

break

if line.startswith('#'):

continue

key, value = line.split("=")

userinfo[key.strip()] = value.strip()

return userinfo

最近正在跟同事學(xué)習(xí)python在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用,又專門學(xué)習(xí)了一下python本身,然后用list comprehension簡(jiǎn)化了以下上面的代碼:

def loadUserInfo(file):

return dict([line.strip().split("=")

for line in open(file, "r")

if len(line) > 0 and not line.startswith("#")])

這個(gè)函數(shù)和上面的函數(shù)的功能一樣,都是讀取一個(gè)指定的key=value格式的文件,然后構(gòu)建出來(lái)一個(gè)映射(當(dāng)然,在Python中叫做字典)對(duì)象,該函數(shù)還會(huì)跳過(guò)空行和#開頭的行。

比如,我想要查看一下.wgetrc配置文件:

if __name__ == "__main__":

print(loadUserInfo("/Users/jtqiu/.wgetrc"))

假設(shè)我的.wgetrc文件配置如下:

http-proxy=10.18.0.254:3128

ftp-proxy=10.18.0.254:3128

#http_proxy=10.1.1.28:3128

use_proxy=yes

則上面的函數(shù)會(huì)產(chǎn)生這樣的輸出:

{'use_proxy': 'yes', 'ftp-proxy': '10.18.0.254:3128', 'http-proxy': '10.18.0.254:3128'}

list comprehension(列表推導(dǎo)式)

在python中,list comprehension(或譯為列表推導(dǎo)式)可以很容易的從一個(gè)列表生成另外一個(gè)列表,從而完成諸如map, filter等的動(dòng)作,比如:

要把一個(gè)字符串?dāng)?shù)組中的每個(gè)字符串都變成大寫:

names = ["john", "jack", "sean"]

result = []

for name in names:

result.append(name.upper())

如果用列表推導(dǎo)式,只需要一行:

[name.upper() for name in names]

結(jié)果都是一樣:

['JOHN', 'JACK', 'SEAN']

另外一個(gè)例子,如果想要過(guò)濾出一個(gè)數(shù)字列表中的所有偶數(shù):

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

result = []

for number in numbers:

if number % 2 == 0:

result.append(number)

如果寫成列表推導(dǎo)式

[x for x in numbers if x%2 == 0]

結(jié)果也是一樣:

[2, 4, 6]

顯然,列表推導(dǎo)更加短小,也更加表意。

迭代器

在了解generator之前,我們先來(lái)看一個(gè)迭代器的概念。有時(shí)候我們不需要將整個(gè)列表都放在內(nèi)存中,特別是當(dāng)列表的尺寸比較大的時(shí)候。

比如我們定義一個(gè)函數(shù),它會(huì)返回一個(gè)連續(xù)的整數(shù)的列表:

def myrange(n):

num, nums = 0, []

while num < n:

nums.append(num)

num += 1

return nums

當(dāng)我們計(jì)算諸如myrange(50)或者myrange(100)時(shí),不會(huì)有任何問(wèn)題,但是當(dāng)獲取諸如myrange(10000000000)的時(shí)候,由于這個(gè)函數(shù)的內(nèi)部會(huì)將數(shù)字保存在一個(gè)臨時(shí)的列表中,因此會(huì)有很多的內(nèi)存占用。

因此在python有了迭代器的概念:

class myrange(object):

def __init__(self, n):

self.i = 0

self.n = n

def __iter__(self):

return self

# for python 3

def __next__(self):

return self.next()

def next(self):

if self.i < self.n:

i = self.i

self.i += 1

return i

else:

raise StopIteration()

這個(gè)對(duì)象其實(shí)實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)特殊的方法:__iter__(對(duì)于python3來(lái)說(shuō),是__next__)和next方法。其中next每次只返回一個(gè)值,如果迭代已經(jīng)結(jié)束,就拋出一個(gè)StopIteration的異常。實(shí)現(xiàn)了這兩個(gè)方法的類都可以算作是一個(gè)迭代器,他們可以被用于可迭代的上下文中,比如:

>>> from myrange import myrange

>>> x = myrange(10)

>>> x.next()

>>> x.next()

>>> x.next()

但是可以看到這個(gè)函數(shù)中有很多的樣板代碼,因此我們有了生成器表達(dá)式來(lái)簡(jiǎn)化這個(gè)過(guò)程:

def myrange(n):

num = 0

while num < n:

yield num

num += 1

注意此處的yield關(guān)鍵字,每次使用next來(lái)調(diào)用這個(gè)函數(shù)時(shí)都會(huì)求值一次num并返回,具體的細(xì)節(jié)可以參考這里。

區(qū)別

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),兩者都可以在迭代器上下文中使用,看起來(lái)幾乎是一樣的。不同的地方是generator可以節(jié)省內(nèi)存空間,從而提高執(zhí)行速度。generator更適合一次性的列表處理,比如只是需要一個(gè)中間列表作為轉(zhuǎn)換。而列表推導(dǎo)則更適合要將列表保存下來(lái),以備后續(xù)使用的場(chǎng)景。

這里也有一些討論,可以一并參看。

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