Python碎片|Python推导式*全用法
for循环
写一段代码生成1到100之间的数字的平方的列表，答案是：
1，4，9，16…
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如果你这样写，你就不Pythonic了：
nums = []
for i in range(1,101):
nums.append(i*i)
print(nums)
推导式
nums = [i*i for i in range(1,101)]
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带条件的推导式
生成一个列表，如果是3的倍数就用平方，否则就用是数字本身：
1，2，9，4，5，36…
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代码：
nums = [i*i if i%3==0 else i for i in range(1,101)]
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结合上面的3个例子，来看一下推导式总结：
推导式从一个可枚举数据（列表，元组，集合，字典等）推导出一个列表。也可以推导出生成器，集合或字典。
推导式可以加推导条件，只对符合条件的元素推导 要推导出的元素使用表达式生成，可以用if else生成不同元素
[表达式 if 表达式条件 else 分支 for i in 序列 if 推导条件]
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使用函数
如果推导条件或者表达式特别复杂，可以使用函数。
推导所有1-100之间的所有质数：2，3，5，7…
def is_prime(num):
if num == 1:
return False
for i in range(2,num):
if (num % i) == 0:
return False
else:
return True
p_nums = [i for i in range(1,100) if is_prime(i)]
print(p_nums)
把推导的条件放在函数中，既可以应对复杂的条件，又可以利用推导式的简洁写法。
同理，如果生成推导结果的过程很复杂，也可以把逻辑放到函数中。
推导1900到2021年之间所有的年份，标记出闰年，生成结果：
1900, 1901, 1902, 1903, ‘闰1904′
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代码：
“`
def is_run(year):
if (year % 4) == 0:
if (year % 100) == 0:
if (year % 400) == 0:
return True # 整百年能被400整除的是闰年
else:
return False
else:
return True # 非整百年能被4整除的为闰年
else:
return False
ryears = [f’闰{y}’ if is_run(y) else y for y in range(1900, 2021)]
print(ryears)
“`
嵌套表达式
从2000年到2021年，生成每个月份：‘2000年:1月’, ‘2000年:2月’, ‘2020年:3月’, …, ‘2021年:12月’
monthes = [f'{y}年:{m}月’ for y in range(2000, 2022) for m in range(1,13) ]
这里有两个for循环，类似于：
monthes = []
for y in range(2000, 2022):
for m in range(1,13):
monthes.append(f'{y}年:{m}月’)
是不是下面的特别容易懂？所以两层的循环不推荐使用推导式，哈哈。
那我为什么还要讲？你会碰到有人这么写，知道它的存在还是有点必要的。
生成器
这种情况下，我们应该使用推导生成器，用法很简单：
把方括号改成圆括号就可以了
nums = (i*i for i in range(1,10000000000))
print(nums)
print(next(nums))
print(next(nums))
print(next(nums))
打印出来是一个生成器：
<generator object <genexpr> at 0x7fa0b422feb0>
这是一个生成器，它不会一次性生成100亿个数字，只有调用next()的时候，它才会生成一个新的，返回给你。也就是说，同一个时间，只保存一个数字。
字典推导式
推导字典的方式和推导列表很相似，只不过：
使用大括号
使用键值对
推导一个包含数字和数字平方组成的字典，结果是这样的：
{1: 1, 2: 4, 3: 9, …, 100: 10000}
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代码：
“`
nums_dict = {n:n*n for n in range(1,101)}
print(nums_dict)
反过来，平方在前面，数字在后面：
nums_dict = {n*n:n for n in range(1,101)}
print(nums_dict)
“`
给下面的字典按照分数排序：
{‘麦叔’:59, ‘张三’:87, ‘FGA’:78, ‘石石’:100, ‘莫名’:90}
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排序结果：
{‘石石’: 100, ‘莫名’: 90, ‘张三’: 87, ‘FGA’: 78, ‘麦叔’: 59}
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代码：
“`
scores = {‘麦叔’:59, ‘张三’:87, ‘FGA’:78, ‘石石’:100, ‘莫名’:90}
sored_scores = {item[0]:item[1] for item in sorted(scores.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True)}
print(sored_scores)
“`
先把字典scores变成一个元组列表：scores.items()
用sorted函数给元组列表排序：sorted(scores.items(), key=lambda item:item[1],
reverse=True)
排序过程用lambda指定使用元组的第二列排序：key=lambda item:item[1]。默认是是*列。
指定倒着排序，也就是分数高的在前面：reverse=True
使用推导式，把排好序的元组列表，生成一个新的排好序的字典：{item[0]:item[1] for item in … }
集合推导式
推导集合的方式和列表是一样的，区别在于：
使用大括号，类似于推导字典，但它是单个元素，而不是键值对。
集合会自动过滤掉重复的元素。
下面的名字列表，去掉前后空格后去掉重复的名字：
[ ‘麦叔’, ‘张三’, ‘ 麦叔 ‘, ‘FGA ‘, ‘张小三’, ‘FGA’, ‘石石’,’ 莫名’,’莫名’ ]
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推导结果：
{‘石石’, ‘FGA’, ‘张小三’, ‘莫名’, ‘张三’, ‘麦叔’}
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代码：
names = [ ‘麦叔’, ‘张三’, ‘ 麦叔 ‘, ‘FGA ‘, ‘张小三’, ‘FGA’, ‘石石’,’ 莫名’,’莫名’ ]
new_names = {n.strip() for n in names}
print(new_names)
#!/usr/bin/env python