python基础（十七）：三元表达式、列表生成式、生成器生成式

文章目录一、三元表达式二、列表生成式（1）列表生成式语法（2）列表生成式案例（3）字典生成式案例（4）集合生成式案例三、生成器生成式 一、三元表达式 三元表达式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，语法如下 res = 条件成立时返回的值 if 条件 else 条件不成立时返回的值 二、列表生成式 （1）列表生成式语法 列表生成式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，用来快速生成列表，语法如下: list1 = [value for item in iterable if condition] # for循环，满足conditon条件的，就会把value append Python 是一门广泛使用的编程语言，尤其在数据处理和科学计算领域有着重要的地位。在Python的基础语法中，三元表达式、列表生成式和生成器生成式是提高代码效率和节省内存的重要工具。本文将深入探讨这三个概念。 **三元表达式** 是一种简洁的代码写法，用于替代if-else语句。它的基本形式是 `res = value_if_true if condition else value_if_false`。例如，当判断一个数是否为正数时，可以用三元表达式来确定返回正值还是负值： ```python num = -5 sign = 1 if num > 0 else -1 ``` 这里，`sign` 将被赋值为 `-1`，因为条件 `num > 0` 不成立。 接下来，我们来看 **列表生成式**。列表生成式是一种快速创建列表的方法，它通过遍历一个可迭代对象并应用某些条件来生成新的列表。基本语法是 `list1 = [value for item in iterable if condition]`。例如，我们有一个包含名字的列表，想找出以 "xx" 结尾的名字并转为大写： ```python names = ['lxx', 'hxx', 'uxx', 'huahua'] upper_names = [name.upper() for name in names if name.endswith('xx')] print(upper_names) # 输出：['LXX', 'HXX', 'UXX'] ``` 列表生成式不仅限于创建列表，还可以扩展为创建 **字典生成式** 和 **集合生成式**。字典生成式是通过键值对创建字典，如： ```python keys = ['华晨宇', '吴晋丞', '爱根', 'dsb'] filtered_dict = {key: None for key in keys if key != 'dsb'} print(filtered_dict) # 输出：{'华晨宇': None, '吴晋丞': None, '爱根': None} ``` 集合生成式则用于创建集合，只需去掉花括号，如： ```python keys = ['华晨宇', '吴晋丞', '爱根', 'dsb'] unique_keys = {key for key in keys} print(unique_keys) # 输出：{'吴晋丞', '爱根', '华晨宇', 'dsb'} ``` 我们讨论 **生成器生成式**。生成器生成式与列表生成式类似，但返回的是一个生成器对象，而不是立即生成所有元素的列表。生成器在需要时生成一个值，节省了内存。基本语法是 `(expression for item in iterable if condition)`。例如： ```python squares = (x**2 for x in range(3)) print(squares) # 输出：<generator object at 0x...> ``` 生成器可以通过 `next()` 函数逐个获取值，或者在for循环中使用： ```python for square in squares: print(square) # 输出：0, 1, 4 ``` 在处理大量数据时，例如读取大文件的行数，生成器生成式尤为有用，因为它可以避免一次性加载所有数据到内存中： ```python with open('large_file.txt', 'r') as f: total_lines = sum(1 for line in f) print(total_lines) ``` 在这个例子中，`sum(1 for line in f)` 使用生成器生成式逐行读取文件，计算行数，而不会一次性加载整个文件。 三元表达式、列表生成式和生成器生成式都是Python中提高代码效率、节省内存的有效工具。它们使得编写简洁、高效的代码成为可能，尤其是在处理大数据或复杂逻辑时，能显著提升代码的可读性和性能。理解并熟练掌握这些概念，对于提升Python编程技能至关重要。