本文主要是介绍【Python基础】Python推导式，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文收录于 《Python编程入门》专栏，从零基础开始，分享一些Python编程基础知识，欢迎关注，谢谢！
文章目录
- 一、前言
- 二、列表推导式
- 三、元组推导式（生成器表达式）
- 四、字典推导式
- 五、集合推导式
- 六、总结
一、前言
Python推导式（Comprehensions）是Python语言中一种独特且强大的语法特性，用于从已有的可迭代对象（如列表、元组、字典、集合）快速创建新的可迭代对象。推导式不仅提高了代码的可读性和编写效率，还能显著提升性能。
本文将详细介绍Python中的四种推导式：列表推导式、元组推导式、字典推导式和集合推导式。
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什么是Python？
Python是由荷兰人吉多·范罗苏姆于1990年初设计的一门高级编程语言，该语言应用领域非常广泛，尤其在数据科学、人工智能、游戏开发等领域，它已经成为最受欢迎的程序设计语言之一，非常适合新手学习。
Python语言标准库官方使用手册：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/turtle.html#turtle-methods
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Python语言有哪些特点？
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4.丰富的库：Python的最大的优势之一具有丰富的标准库，并且跨平台的，在UNIX，Windows和Mac兼容很好。
5.面向对象：Python支持面向对象编程，在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
8.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。
二、列表推导式
列表推导式是Python中最常用的一种推导式，它允许我们通过一个简洁的表达式从一个可迭代对象生成一个新的列表。
其基本格式如下：
[expression for element in iterable if condition]
这里的expression是对element进行操作以生成新列表元素的表达式，iterable是任何可迭代对象（如列表、元组、范围等），condition是一个可选的条件表达式，用于筛选元素。
例如，生成一个包含0到9的平方数的列表：
squares = [x**2 for x in range(10)]print(squares) # 输出：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
如果只想生成偶数的平方，可以使用条件表达式：
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]print(even_squares) # 输出：[0, 4, 16, 36, 64]
假设我们有一个数字列表，希望得到每个数字的平方组成的新的列表。
使用传统的方法，我们需要编写一个循环，如下：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = []for num in numbers:squares.append(num ** 2)print(squares) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]
使用列表推导式，上述代码可以简化，如下：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squares = [num ** 2 for num in numbers]print(squares) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]
具体应用案例：假设你有一个包含员工姓名的列表，需要根据姓名长度生成一个新的列表，其中包含姓名长度大于5的员工姓名。
使用列表推导式，你可以这样写：
employee_names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eva']long_names = [name for name in employee_names if len(name) >= 5]print(long_names) # 输出：['Alice', 'Charlie']
三、元组推导式（生成器表达式）
元组推导式与列表推导式非常相似，唯一的区别是它使用圆括号()而不是方括号[]。元组推导式生成的是一个生成器（Generator），可以逐个生成元素，因此在处理大数据集时更加节省内存。
其格式如下：
(expression for element in iterable if condition)
例如，创建一个平方数生成器：
squares_generator = (x**2 for x in range(10)) # 返回的是生成器对象print(squares_generator) # 输出：<generator object <genexpr> at 0x...>
注意，这里返回的是生成器对象squares_generator，不是元组对象，可以使用tuple()函数转换为元组对象后，进行打印输出，如下：
tuple1 = tuple(squares_generator)print(tuple1) #输出：(0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81)
也可以使用生成器逐个打印输出，如下：
for square in squares_generator:print(square, end=" ") # 输出：0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
四、字典推导式
字典推导式用于从一个可迭代对象生成一个新的字典。其格式如下：
{key_expression: value_expression for element in iterable if condition}
这里，key_expression和value_expression分别用于生成新字典的键和值，item是来自iterable的每个元素，condition是可选的过滤条件。
假设我们有一个包含学生名字和成绩的字典，现在想要创建一个新字典，其中只包含成绩及格（60分以上 ）的学生信息。
使用传统方法，我们需要编写如下代码：
student_scores = {'Alice': 85, 'Bob': 72, 'Charlie': 90, 'Dave': 58}
passed_students = {}for name, score in student_scores.items():if score >= 60:passed_students[name] = scoreprint(passed_students) # 输出：{'Alice': 85, 'Bob': 72, 'Charlie': 90}
使用字典推导式，上述代码可以简化为：
student_scores = {'Alice': 85, 'Bob': 72, 'Charlie': 90, 'Dave': 58}passed_students = {name: score for name, score in student_scores.items() if score >= 60}print(passed_students) # 输出：{'Alice': 85, 'Bob': 72, 'Charlie': 90}
五、集合推导式
集合推导式用于从一个可迭代对象生成一个新的集合。集合中的元素是唯一的，因此推导式生成的集合自动去重。
其格式如下：
{expression for element in iterable if condition}
这里，expression是对iterable中的每个item进行操作的表达式，condition是可选的过滤条件。
假设你有一个包含用户ID的列表，需要去除重复的ID并生成一个新的集合。
使用传统的方法，我们需要编写一个循环：
user_ids = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6]
unique_user_ids = set()for id in user_ids:unique_user_ids.add(id)print(unique_user_ids) # 输出：{1, 2, 3, 4, 5, 6}
使用集合推导式，你可以这样写：
user_ids = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6]unique_user_ids = {user_id for user_id in user_ids}print(unique_user_ids) # 输出：{1, 2, 3, 4, 5, 6}
六、总结
Python推导式提供了一种简洁而高效的方式来创建新的可迭代对象。通过合理使用列表推导式、元组推导式（生成器表达式）、字典推导式和集合推导式，可以显著提高代码的可读性和性能。然而，也要注意保持推导式的简单明了，避免过度复杂化，以保证代码的可读性和可维护性。
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