12.解析式

    解析式是将一个可迭代对象转换另一个可迭代对象的工具。在Python，容器类型的数据(str,tuple,list,dict,set)都是可迭代对象。

• 第一个可迭代对象：可以是任何容器类型数据
• 第二个可迭代对象：生成的最终类型解析式，常见的列表解析如下所示：
• • 列表解析式：可迭代对象为list
• • 集体解析式：可迭代对象为set
• • 字典解析式：可迭代对象为dict

    先来看看其语法格式如下所示：

# 列表解析式
[item for item in 可迭代对象 if 条件 ]
# 集合解析式
(item for item in 可迭代对象 if 条件 )
# 字典解析式
{item for item in 可迭代对象 if 条件 }

    从语法格式看起来，就是for循环和if的结合体，但却非常简洁。至于最终生成的数据类型，可以根据其定义的格式就可以猜出。

12.1 列表解析式

    先来看看一个需求，将0~10以内的偶数挑选出来，并输出其列表结果。实现方法如下所示：

1.方法1:

• 通过判断是否能与2整除获取

evenList=[]
for item in range(0,11):
    if item%2==0:
        evenList.append(item)

2.方法2

• 通过控制步长实现

evenList=[]
for item in range(0,11,2):
    evenList.append(item)

3.方法3

• 通过列表解析式

[item for item in range(0,11) if item%2==0]

    以上示例的详细示意图如下所示(以不同颜色进行区分)：

    在前面学过，for循环是可以进行嵌套的，那多个for循环的是不是也可以使用列表解析式？答案当然是肯定的，下面将演示在给定的路径下递归列出是文件的文件，并以列表的形式返回完整的路径，如下所示：

import os
def getfiles(path):
    fileList=[os.path.join(r,f) for r,_,fs in os.walk(path) for f in fs if os.path.isfile(os.path.join(r,f))]
    return fileList

12.2 其他解析式

    另外两种解析（集合、字典）与列表解析都一样，只需要注意在定义时的区别即可。

1.字典解析式

# 传统方式
tempDict={}
for k,v in (("a","b"),("c","d"),("e","f"),("g","h")):
    if k not in ("g"):
        tempDict[k]=v
# 字典解析式
tempDict={k:v for k,v in (("a","b"),("c","d"),("e","f")) if k not in ("g") }
print(tempDict)

2.集合解析式

# 传统方式
tempSet=set()
for item in (1,1,2,3,4,5,6,7,4,6):
    if item >=2:
        tempSet.add(item)
# 集合解析式
tempSet={item for item in (1,1,2,3,4,5,6,7,4,6) if item >=2 }

3.元组解析式

    严格来讲，官方并没有元组解析式这种说法，如果像列表、字典和集合一样，最终生成的是一个生成器对象，如果要想生成的结果为元组的形式，需要使用函数tuple()，如下所示：

>>> tuple(item for item in (1,1,2,3,4,5,6,7,4,6) if item >=2)
(2, 3, 4, 5, 6, 7, 4, 6)

12.3 与lambda的结合使用

    lambda可以做为匿名函数使用，当然也可以与解析结合使用，示例如下所示：

# 将元组拆分为列表
tmpList=(1,2,3,(4,5,6),(7,8),9,((10,20,30),(40,50)))
f=lambda x:[ v for item in x for v in f(item)] if isinstance(x,(tuple,)) else [x]

print(f(tmpList))

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 20, 30, 40, 50]

    以上示例是将一个元组拆分为列表形式，元组数据中里面还包含有元组，这需要使用递归。使用lambda表达式和解析式，一行代码就实现，是不是觉得解析很强大？

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