|
Генераторы списков (List comprehensions)Курс по Python: https://stepik.org/course/100707 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: List comprehension 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: a = [x ** 2 for x in range(N)] 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): [<способ формирования значения> for <переменная> in <итерируемый объект>] В самом простом варианте мы можем сформировать список и так: a = [1 for x in range(N)] Хотя, в таких случаях, когда все значения одинаковы, обычно, используют оператор *: b = [1] * N Но, в отличие от простого дублирования с помощью List comprehension можно формировать более сложные последовательности, например, состоящих из остатков от деления на 4: a = [x % 4 for x in range(N)] 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: a = [0.5*x+1 for x in range(N)] 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: a = [d for d in d_inp.split()] 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: a = [d for d in "python"] получим список из отдельных символов. Или, можно каждый символ превратить в его код: a = [ord(d) for d in "python"] 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"] то генератор списка: a = [d for d in t] 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: a = [len(d) for d in t] и теперь мы имеем список из длин. Условия в генераторах списковВ 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: d = [4, 3, -5, 0, 2, 11, 122, -8, 9] 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: a = [x + 2 for x in d] 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. Курс по Python: https://stepik.org/course/100707 Видео по теме |
