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截止到目前为止,python基础内容已经学习了50%左右,在学习编程过程中,我们不仅要学习python语法,同时也需要学习如何把自己代码写的更美观,效率更高。
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1 2 3 4 5 6 7 8 | ''' value1:如果条件表达式condition成立,返回value1 ; 如果条件表达式不成立,返回value2 ; condition:条件表达式 Value2:如果条件表达式condition成立,返回value1 ; 如果条件表达式不成立,返回value2 ; ''' value1ifconditionelseValue2 |
假如有这样一个需要:判断一个数字是奇数还是偶数?
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 | # !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公众号):猿说python @Github:www.github.com @File:python_list.py @Time:2019/9/30 20:45 @Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累! """ # 新手代码 x=10 ifx%2==0: print("新手说:x是偶数") else: print("新手说:x是奇数") # 老司机 x=15 print("老司机说:x是偶数")ifx%2==0elseprint("老司机说:x是奇数") |
输出结果:
1 2 | 新手说:x是偶数 老司机说:x是奇数 |
观察上面代码可以看出来,选手一(新手)一共占用了5行代码,而选手二(老司机)完成同样一个功能仅仅只需要两行,这就是性价比,往往这就是职场上鉴别工作能力/升职加薪的细节。
列表推导式是条件推导式和循环一起配合使用,并返回一个列表,并且整个表达式需要在[]内,因为返回值也是列表。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | ''' 语法一: exp1:在for循环中,如果x的值满足条件表达式condition(即条件表达式成立),返回exp1;条件表达式不成立则不返回 x:for循环中变量 data:一个序列(比如:列表/元组/字符串等) condition:条件表达式 ''' [exp1forxindataifcondition] ''' 语法二: exp1:在for循环中,如果x的值满足条件表达式condition(即条件表达式成立),返回exp1;条件表达式不成立则返回exp2 condition:条件表达式 exp2:在for循环中,如果x的值满足条件表达式condition(即条件表达式成立),返回exp1;条件表达式不成立则返回exp2 x:for循环中变量 data:个序列(比如:列表/元组/字符串等) ''' [exp1ifconditionelseexp2forxindata] |
需求一:获取0~20的所有偶数并且乘以10,并返回所有计算之后的结果。示例代码如下:(使用列表推导式语法一实现)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | ''' 1.因为是获取0~20,包括20,所以使用range(0,21) 2.x*10 等价 语法一中的exp1 3.x%2 == 0 等价 语法一中的条件表达式condition 4.range(0,21) 等价 语法一中的data(序列) ''' list1=[x*10forxinrange(0,21)ifx%2==0] print(list1) print(type(list1)) |
输出结果:
1 2 | [0,20,40,60,80,100,120,140,160,180,200] |
需求二:将0~20的偶数乘以10,奇数乘以100,并返回所有计算之后的结果。示例代码如下:(使用列表推导式语法二实现)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | ''' 1.因为是获取0~20,包括20,所以使用range(0,21) 2.x*10 等价 语法二中的exp1 3.x*100 等价 语法二中的exp2 4.x%2 == 0 等价 语法二中的条件表达式condition 5.range(0,21) 等价 语法一中的data(序列) ''' list2=[x*10ifx%2==0elsex*100forxinrange(0,21)] print(list2) print(type(list2)) |
输出结果:
1 2 | [0,100,20,300,40,500,60,700,80,900,100,1100,120,1300,140,1500,160,1700,180,1900,200] |
可能有童鞋纳闷,我明明for循环就能实现的功能,为毛要用这鸟玩意推导式?
使用列表推导式的效率远远高于for循环,可能执行一句print(“helloworld”)对于cpu而已只需要0.0002秒,你可能感觉不到差距,如果需要输出一亿次helloworld呢?往往细节觉得成败!
假如有一个需求:将0~10000000(一亿)以内的所有整数存到列表中,对比一下列表推导式和for循环耗时情况:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | importtime# 添加time模块,用于统计代码运行时间 #一共添加10000000次数据到列表中 total_num=10000000 #使用列表推导式 start_time=time.time() list1=[xforxinrange(0,total_num)]# 列表推导式 end_time=time.time() print("使用列表推导式耗时:{}秒".format(end_time-start_time)) #使用普通for循环 start_time=time.time() list2=list() forxinrange(0,total_num):# for循环 list2.append(x) end_time=time.time() print("使用普通for循环耗时:{}秒".format(end_time-start_time)) |
输出结果:
1 2 | 使用列表推导式耗时:0.5455152988433838秒 使用普通for循环耗时:1.2068836688995361秒 |
输出结果很明显,实现通用的功能,列表推导式的效率整整高出普通for循环一倍。
最后温馨提醒:测试请把循环次数改小一点,毕竟刚开始不小心多加了几圈圈,电脑死机了!
1.注意在列表推导式书写的时候,所有表达式都必须在[]内部,因为返回值是列表list
2.列表推导式是python开发学习的知识点,多多联系,熟能生巧.
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