Генераторы списков (List comprehensions)
Мы продолжаем курс по языку программирования Python. На этом занятии мы с вами познакомимся с еще одной довольно полезной и популярной конструкцией – генератором списков. По-английски это записывается как:
Для лучшего понимания, давайте я начну сразу с конкретного примера. Предположим, мы хотели бы сформировать список из квадратов целых чисел от 0 до N. Используя наши текущие знания, очевидно, это можно было бы сделать, следующим образом:
N = 6 a = [0] * N for i in range(N): a[i] = i ** 2 print(a)
Но это не лучший вариант. Все то же самое можно реализовать буквально в одну строчку:
И, кроме того, этот вариант будет работать быстрее предыдущей программы, т.к. Python оптимизирует работу таких конструкций.
Давайте теперь разберемся в этом синтаксисе. Вначале мы указываем, что будем делать с переменной x. Казалось бы, переменная нигде не задана, а мы уже говорим что с ней делать. Да, это так, это такой элемент синтаксиса list comprehensions. Далее, через пробел мы записываем цикл for и уже там указываем эту переменную x и говорим как она будет меняться. То есть, эта временная переменная x существует только внутри списка и пропадает после его создания.
Такой подход и называется генератором списков. Вначале указываем, как формируются значения списка, а затем, описываем изменение параметра x через ключевое слово for. Причем, здесь можно указывать только его. К примеру, ключевое слово while прописывать нельзя.
Итак, для генерации списков следует придерживаться следующего синтаксиса (определения):
В самом простом варианте мы можем сформировать список и так:
Хотя, в таких случаях, когда все значения одинаковы, обычно, используют оператор *:
Но, в отличие от простого дублирования с помощью List comprehension можно формировать более сложные последовательности, например, состоящих из остатков от деления на 4:
То есть, мы можем использовать любые доступные нам операторы для формирования текущего значения. Если, например, взять оператор определения четного и нечетного значений:
a = [x % 2 == 0 for x in range(N)]
то получим список из булевых величин True и False. Или же сформировать значения линейной функции:
И так далее. Кроме того, мы здесь можем вызывать и функции. Пусть в программе пользователь вводит несколько целых чисел через пробел:
d_inp = input("Целые числа через пробел: ")
Тогда с помощью генератора списков мы легко можем преобразовать их в набор чисел:
a = [int(d) for d in d_inp.split()]
Здесь конструкция d_inp.split() возвращает список строк из чисел, а функция int(d) преобразовывает каждую строку в целое число. Если убрать функцию int() и записать просто d:
то у нас получится уже список из строк, то есть, функция int() действительно делает нужное нам преобразование.
Работа этой реализации очень похожа на функцию map(), которую мы с вами использовали в подобных задачах:
d_inp = list(map(int, input("Целые числа через пробел: ").split()))
(О функции map() подробнее мы еще будем говорить).
Вообще, в генераторе списков можно использовать любые итерируемые объекты, в том числе и строки. Например, вполне допустима такая реализация:
получим список из отдельных символов. Или, можно каждый символ превратить в его код:
Имеем список из соответствующих кодов. Если же взять список из слов:
t = ["Я", "б", "Python", "выучил", "только", "за", "то", "что", "есть", "он", "на", "этом", "канале"]
сформирует точно такой же список. То есть, строки здесь воспринимаются уже как отдельные элементы и d ссылается на каждую из них по порядку. Я добавлю функцию len() для определения длины строк:
и теперь мы имеем список из длин.
Условия в генераторах списков
В генераторах дополнительно можно прописывать условия. Например, выберем все числа меньше нуля:
a = [x for x in range(-5, 5) if x 0]
Мы здесь после оператора for записали необязательный оператор if. В результате, в список будут попадать только отрицательные значения x. Или, можно сделать проверку на нечетность:
a = [x for x in range(-5, 5) if x % 2 != 0]
Получаем только нечетные числа из диапазона [-5; 5). Также можно прописывать составные условия, например:
a = [x for x in range(-6, 7) if x % 2 == 0 and x % 3 == 0]
Выберем все числа, которые кратны 2 и 3 одновременно. Или, такой пример, выберем из списка городов только те, длина которых меньше семи:
cities = ["Москва", "Тверь", "Рязань", "Ярославль", "Владимир"] a = [city for city in cities if len(city) 7]
Видите, как легко и просто можно реализовать такую задачу с помощью List comprehension.
Ну и последнее, что я хочу отметить на этом занятии – это возможность использования тернарного условного оператора внутри генераторов списков. Так как первым элементом мы можем прописывать любые конструкции языка Python, то кто нам мешает сделать следующее. Пусть имеется список чисел:
и мы хотим преобразовать его в последовательность со словами «четное» и «нечетное». Сделать это можно как раз с помощью тернарного условного оператора:
a = ["четное" if x % 2 == 0 else "нечетное" for x in d]
Обратите еще раз внимание, что этот оператор не является какой-то особой частью синтаксиса генератора списка. Мы здесь всего лишь используем его как обычный оператор языка Python. Это такой же оператор как сложение, умножение и другие:
которые мы также можем использовать при формировании списков.
Полученная запись генератора списка с тернарным оператором получилась не очень читаемой. Это можно исправить, если записать все в отдельных строчках:
a = ["четное" if x % 2 == 0 else "нечетное" for x in d if x > 0 ]
Кстати, здесь можно добавить еще и условие.
На этом мы завершим первое знакомство с генераторами списков. Для закрепления материала обязательно пройдите практические задания, после чего переходите к следующему уроку, где мы продолжим знакомиться с этой темой.
Видео по теме
#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер
#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm
#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id
#4. Числовые типы, арифметические операции
#5. Математические функции и работа с модулем math
#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()
#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not
#8. Введение в строки. Базовые операции над строками
#9. Знакомство с индексами и срезами строк
#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки
#12. Форматирование строк: метод format и F-строки
#13. Списки — операторы и функции работы с ними
#14. Срезы списков и сравнение списков
#15. Основные методы списков
#16. Вложенные списки, многомерные списки
#17. Условный оператор if. Конструкция if-else
#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else
#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие
#21. Операторы циклов break, continue и else
#22. Оператор цикла for. Функция range()
#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()
#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()
#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами
#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов
#27. Генераторы списков (List comprehensions)
#28. Вложенные генераторы списков
#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями
#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле
#31. Кортежи (tuple) и их методы
#32. Множества (set) и их методы
#33. Операции над множествами, сравнение множеств
#34. Генераторы множеств и генераторы словарей
#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов
#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование
#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД
#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры
#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs
#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций
#42. Анонимные (lambda) функции
#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal
#45. Введение в декораторы функций
#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций
#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from
#48. Импорт собственных модулей
#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка
#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты
#51. Функция open. Чтение данных из файла
#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов
#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах
#55. Функция-генератор. Оператор yield
#56. Функция map. Примеры ее использования
#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов
#58. Функция zip. Примеры использования
#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted
#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу
#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных
#62. Функции all и any. Примеры их использования
#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления
#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы
#65. Модуль random стандартной библиотеки
#66. Аннотация базовыми типами
#67. Аннотации типов коллекций
#68. Аннотации типов на уровне классов
#69. Конструкция match/case. Первое знакомство
#70. Конструкция match/case с кортежами и списками
#71. Конструкция match/case со словарями и множествами
#72. Конструкция match/case. Примеры и особенности использования
© 2023 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта