通过代码实例展示Python中列表生成式的用法

这篇文章主要介绍了通过代码实例展示Python中列表生成式的用法,包括找出质数、算平方数等基本用法，需要的朋友可以参考下
1 平方列表
如果你想创建一个包含1到10的平方的列表，你可以这样做：    
squares = []
for x in range(10):
 squares.append(x**2)
这是一个简单的例子，但是使用列表生成式可以更简洁地创建这个列表。    
squares = [x**2 for x in range(10)]

这个最简单的列表生成式由方括号开始，方括号内部先是一个表达式，其后跟着一个for语句。列表生成式总是返回一个列表。

2 整除3的数字列表

通常，你可能这样写：    
numbers = []
for x in range(100):
 if x % 3 == 0:
  numbers.append(x)

你可以在列表生成式里包含一个if语句，来有条件地为列表添加项。为了创建一个包含0到100间能被3整除的数字列表，可以使用列表推导式：    
numbers = [x for x in range(100) if x % 3 == 0]
3 找出质数
这通常要使用好几行代码来实现。    
noprimes = []
for i in range(2, 8):
 for j in range(i*2, 50, i):
  noprimes.append(j)
primes = []
for x in range(2, 50):
 if x not in noprimes:
  primes.append(x)

不过，你可以使用两个列表生成式来简化代码。    
noprimes = [j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 50, i)]
primes = [x for x in range(2, 50) if x not in noprimes]

第一行代码在一个列表生成式里使用了多层for循环。第一个循环是外部循环，第二个循环是是内部循环。为了找到质数，我们首先找到一个非质数的列表。通过找出2-7的倍数来产生这个非质数列表。然后我们循环遍历数字并查看每个数字是否在非质数列表。

修正：正如reddit上的shoyer指出的，使用集合（set）来查找noprimes（代码里的属性参数，译者注）效率更高。由于noprimes应该只包含唯一的值，并且我们频繁地去检查一个值是否存在，所以我们应该使用集合。集合的使用语法和列表的使用语法类似，所以我们可以这样使用：    
noprimes = set(j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 50, i))
primes = [x for x in range(2, 50) if x not in noprimes]
4 嵌套列表降维
假设你有一个列表的列表（列表里包含列表）或者一个矩阵，    
matrix = [[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11]]

并且你想把它降维到一个一维列表。你可以这样做：    
flattened = []
for row in matrix:
 for i in row:
  flattened.append(i)

使用列表生成式：    
flattened = [i for row in matrix for i in row]

这使用了两个for循环去迭代整个矩阵。外层（第一个）循环按行迭代，内部（第二个）循环对该行的每个项进行迭代。
5 模拟多个掷硬币事件
假设需要模拟多次掷硬币事件，其中0表示正面，1表示反面，你可以这样编写代码：    
from random import random
results = []
for x in range(10):
 results.append(int(round(random())))

或者使用列表生成式使代码更简洁：    
from random import random
results = [int(round(random())) for x in range(10)]

这里使用了range函数循环了10次。每一次我们都把random()的输出进行四舍五入。因为random()函数返回一个0到1的浮点数，所以对输出进行四舍五入就会返回0或者1。Round()函数返回一个浮点型数据，使用int()将其转为整型并添加到列表里。

6 移除句子中的元音字母

假设你有一个句子，    
sentence = 'Your mother was a hamster'

并且你想移除所有的元音字母。我们可以使用几行代码轻易做到：    
vowels = 'aeiou'
non_list = []
for l in sentence:
 if not l in vowels:
  non_list.append(l)
nonvowels = ''.join(non_list)

或者你可以使用列表生成式简化它：    
vowels = 'aeiou'
nonvowels = ''.join([l for l in sentence if not l in vowels])

这个例子使用列表生成式创建一个字母列表，字母列表的字母来自sentence句子的非元音字母。然后我们把生成的列表传给join()函数去转换为字符串。

修正：正如reddit上的iamadogwhatisthis提出的，这个例子不需要列表生成式。使用生成器（generator）更好：    
vowels = 'aeiou'
nonvowels = ''.join(l for l in sentence if not l in vowels)

注意，这里去掉了方括号。这是因为join函数接收任意可迭代的数据，包括列表或者生成器。这个没有方括号的语法使用了生成器。这产生（与列表生成式）同样的结果，相对于之前把所有条目包装成一个列表,生成器在我们遍历时才产生相应的条目。这可以使我们不必保存整个列表到内存，并且这对于处理大量数据更有效率。

 7 获取目录里的文件名列表

下面的代码将会遍历my_dir目录下的文件，并在files里追加每个以txt为后缀的文件名。    
import os
files = []
for f in os.listdir('./my_dir'):
 if f.endswith('.txt'):
  files.append(f)

这同样可以使用列表生成式简化代码：    
import os
files = [f for f in os.listdir('./my_dir') if f.endswith('.txt')]

或者你可以获取一个相对路径的列表:    
import os
files = [os.path.join('./my_dir', f) for f in os.listdir('./my_dir') if f.endswith('.txt')]

感谢reddit上的rasbt提供。

8 将csv文件读取为字典列表

我们常常需要读取和处理csv文件的数据。处理csv数据的一个最有用的方法就是把它转换为一个字典列表。    
import csv
data = []
for x in csv.DictReader(open('file.csv', 'rU')):
 data.append(x)

你可以使用列表生成式快速实现：    
import csv
data = [ x for x in csv.DictReader(open('file.csv', 'rU'))]
DictReader类将会自动地使用csv文件的第一行作为字典的key属性名。DictReader类返回一个将会遍历csv文件所有行的对象。这个文件对象通过open()函数产生。我们提供了open()两个参数–第一个是csv文件名，第二个是模式。在这例子，‘rU'有两个意思。想往常一样，‘r'表示以读模式打开文件。‘U'表明我们将会接受通用换行符–‘n'，‘r'和‘rn'。