本文實(shí)例講述了Python列表解析操作。分享給大家供大家參考，具體如下：

Python 的強(qiáng)大特性之一是其對(duì) list 的解析，它提供一種緊湊的方法，可以通過對(duì) list 中的每個(gè)元素應(yīng)用一個(gè)函數(shù)，從而將一個(gè) list 映射為另一個(gè) list。 列表解析，又叫列表推導(dǎo)式( list comprehension) 列表解析比 for 更精簡(jiǎn)，運(yùn)行更快，特別是對(duì)于較大的數(shù)據(jù)集合 列表解析可以替代絕大多數(shù)需要用到 map和 filter的場(chǎng)合

列表推導(dǎo)式提供了一個(gè)創(chuàng)建鏈表的簡(jiǎn)單途徑，無需使用 map() ， filter() 以及 lambda 。以定義方式得到列表通常要比使用構(gòu)造函數(shù)創(chuàng)建這些列表更清晰。每一個(gè)列表推導(dǎo)式包括在一個(gè) for 語句之后的表達(dá)式，零或多個(gè) for 或 if 語句。返回值是由 for 或 if 子句之后的表達(dá)式得到的元素組成的列表。如果想要得到一個(gè)元組，必須要加上括號(hào)。

基本

>>> [x for x in range(5)] # [0, 1, 2, 3, 4]l1 = [1,2,3,4][ x*2 for x in l1] #[2,4,6,8]

多個(gè)值的

[ ’%s = %s’ for (k, v) in a_map.items()]

兩次循環(huán)

>>> l1 = [1,2,3,4]>>> l2 = [1,2,3,4]>>> [x+y for x in l1 for y in l2][2, 3, 4, 5, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 7, 5, 6, 7, 8]

可以調(diào)用函數(shù)

[ func(x) for x in l1] #等價(jià)于map

注意，列表解析不會(huì)改變?cè)辛斜淼闹担瑫?huì)創(chuàng)建新的list

[ x for x in range(100) if x%2 ==0 ]嵌套列表解析

mat = [ [1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]]

交換行列

[ [row[i] for row in mat] for i in (0,1,2)] #[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]其他：

1.根據(jù)索引取元素時(shí)，需要進(jìn)行邊界檢查 IndexError 切片取，不需要，超過邊界不會(huì)異常

2.在迭代中修改列表 注意，不安全，不建議這么干 但是可以 for i in l1[:]: l1.insert()……

3.多個(gè)list合成一個(gè) 就是

[’a’,’b’,.....],[’a’,’b’.....][’a’,’b’.....]

變?yōu)?/p>

[’a’,’b’,.....,’a’,’b’.....’a’,’b’.....]

處理

>>> sum ([[ ’a’, ’b’ ],[’a’ , ’b’],[ ’a’ ,’b’ ]], [])[’a’ , ’b’ , ’a’, ’b’ , ’a’ , ’b’]>>> list (itertools .chain([ ’a’ ,’b’ ],[ ’a’, ’b’ ],[’a’ , ’b’]))[’a’ , ’b’ , ’a’, ’b’ , ’a’ , ’b’]

4.關(guān)于堆棧和隊(duì)列

通過上面的操作，可以發(fā)現(xiàn)，很輕易可以拿列表當(dāng)做堆棧或者隊(duì)列使用 當(dāng)然，他們有自己的模塊，可以查相關(guān)庫

5.序列相關(guān)模塊

array 一種受限制可變序列類型，要求所有元素必須是相同類型

copy 提供淺拷貝和深拷貝的能力

operator 包含函數(shù)調(diào)用形式的序列操作符，如 operator.concat(m,n) 相當(dāng)于m+n

re 正則表達(dá)式

types 包含Python 支持的所有類型

collections 高性能容器數(shù)據(jù)類型

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