Zrozumienie listy Pythona z przykładami [2022]

Sekwencje mogą być konstruowane w zwięzły lub krótki sposób z już zdefiniowanych sekwencji poprzez użycie wyrażeń w pytonie. Sekwencje zawierają struktury danych, takie jak lista, słownik, zbiór itp. Python obsługuje następujące wyrażenia:

• Lista ze zrozumieniem
• Słownik tłumaczeń
• Ustawiajace zrozumienie
• Zrozumienia generatora

W tym artykule skupimy się na składaniu list w Pythonie i jego zastosowaniach. Podobnie jak zestaw tłumaczeń list i tłumaczenia słownikowe w Pythonie można również tworzyć.

Co to jest zrozumienie listy?

Python to powszechnie akceptowany język programowania, który daje użytkownikowi możliwość pisania prostego i eleganckiego kodu. Zrozumienie list jest jedną z takich charakterystycznych cech Pythona, która jest używana do tworzenia nowych list. Poprzez użycie jednej linijki kodu można stworzyć funkcjonalność.

Nie jest konieczne, aby warunek „if” był zawarty w zrozumieniu listy, jednak w zrozumieniu listy może znajdować się wiele form.

Dlatego sporządź listę ze zrozumieniem

• Jest eleganckim sposobem definiowania i tworzenia listy na podstawie istniejących list.
• W porównaniu do normalnych funkcji do tworzenia list i pętli, listy składane są znacznie bardziej zwarte i szybsze.
• Aby kod był bardziej przyjazny dla użytkownika, należy unikać pisania długich list składanych.
• Używając pętli for, listy składane mogą być napisane od nowa.

Jak stworzyć listę?

Istnieje kilka sposobów tworzenia list w języku programowania Python.

1. na pętle

Pętla For może służyć do tworzenia listy. Tworząc listę elementów należy wykonać trzy kroki.

• Należy utworzyć pustą listę.
• Zapętlanie jest używane na elementach, które można iterować.
• Każdy element jest dodawany na końcu listy .

2. map() Obiekty

Alternatywne podejście tj. map() opiera się na programowaniu funkcjonalnym. Obiekt jest tworzony, gdy funkcja i element, który można iterować, są przekazywane do funkcji map(). Dane wyjściowe, które zostałyby wygenerowane z wykonania elementu iterowalnego poprzez dostarczoną funkcję, będą zawarte w obiekcie.

3. Lista zrozumienia

Innym sposobem tworzenia listy jest użycie rozumienia listy. Pętlę for można przepisać w kodzie składającym się tylko z jednej linii.

W porównaniu z wcześniejszymi metodami, w których najpierw tworzona jest pusta lista, a następnie dodawanie elementów na końcu, w tym przypadku dzieje się to po prostu w jednej linii. Lista i zawartość są po prostu definiowane w tym samym czasie. Użyty kod to.

W każdym wyrażeniu listy Pythona są trzy elementy .

• Wyrażenie: będąc członkiem, wyrażenie jest wywołaniem metody lub dowolnym wyrażeniem, w którym zwracana jest wartość.
• Członek: jest to wartość lub obiekt na liście iterowalnej. Wartość członka wynosi 1 w powyższym przykładzie.
• Iterowalne: jest to lista, sekwencja, zestaw lub inne obiekty, których elementy mogą być zwracane pojedynczo. Iterowalny jest zakres (10) w powyższym przykładzie.

Zrozumienie list w Pythonie może działać dobrze nawet w miejscach, które używają map(). Powyższy przykład można przepisać jako.

Różnica w używaniu map() i list składanych polega na tym, że w przypadku list składanych zwracana jest lista, podczas gdy w przypadku map() zwracany jest obiekt mapy.

Instrukcje warunkowe

Istniejące listy można modyfikować za pomocą instrukcji warunkowych w listach składanych. Zarówno lista, jak i krotki, obie można modyfikować za pomocą wyrażeń list w Pythonie.

1. Korzystanie z warunku if

Warunek „if” może być użyty w zrozumieniu listy za pomocą poniższego kodu.

Uruchomienie powyższego programu generuje wyjście: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

2. Korzystanie z warunku zagnieżdżonego JEŻELI

Zrozumienie listy wykonuje następujące kontrole:

• Czy element y jest podzielny przez 2 czy 5?
• Jeśli oba warunki są spełnione przez y, to jest dodawane do num_list.

Przeczytaj także: Fascynujące aplikacje Pythona w prawdziwym świecie

3. Używanie if-else

W powyższym przykładzie dziesięć liczb, tj. od 0 do 10, jest sprawdzanych za pomocą list wyrażonych.

4. Korzystanie z zagnieżdżonych pętli

Wygenerowane wyjście: [[1, 4], [2, 5], [3, 6], [4, 8]]

Transpozycja macierzy jest obliczana za pomocą dwóch pętli.

• W porównaniu do normalnych pętli zagnieżdżonych, zagnieżdżone pętle zawarte w listach złożonych działają inaczej niż inne zagnieżdżone pętle.

Składnia

Podstawową składnią rozumienia listy w Pythonie jest

[wyrażenie dla pozycji na liście]

Załóżmy, że mamy napis i chcemy go powtórzyć za pomocą rozumienia listy.

W powyższym przykładzie można zauważyć, że 'człowiek' jest używany jako łańcuch ani lista. Tutaj tkwi moc wyrażeń list python . Niezależnie od tego, czy jest to łańcuch, czy krotka, list składany może go zidentyfikować i pracować na nim jak na liście.

To samo można wykonać za pomocą pętli. Ale po składni rozumienia listy nie mogą następować pętle.

Wniosek

W tym artykule dowiedziałeś się pokrótce o składaniu list w Pythonie i jego tworzeniu na różne sposoby. Znając to zrozumienie, możesz wypróbować inne kody do swoich zadań. Koncepcja Pythona cieszy się coraz większym zainteresowaniem, ale będzie bardziej wartościowa, jeśli będziesz w stanie efektywnie wykorzystać swoje dane. Można to zrobić, pisząc jasne i zwięzłe kody.

Dlatego jeśli chcesz poznać Pythona i jego implementację w data mining, możesz zapoznać się z kursem Executive PG Program in Data Science oferowanym przez upGrad. Ten 12-miesięczny kurs jest przeznaczony dla początkujących profesjonalistów (mężczyzn i kobiet) w wieku od 21 do 45 lat i jest pierwszym w Indiach PGP z certyfikatem NASSCOM. Dzięki ponad 400 godzinom nauki i praktycznemu doświadczeniu z ponad 14 narzędziami i językami, kurs został zaprojektowany specjalnie, aby spełnić Twoje marzenia. Zapytania związane z kursem są mile widziane.