本文分享自华为云社区《Python 的常见数据结构》,作者: timerring 。https://bbs.huaweicloud.com/blogs/398021

数据结构和序列  元组
元组是一个固定长度,不可改变的 Python 序列对象。创建元组的最简单方式,是用逗号分隔一列值:
  
In [1]: tup = 4, 5, 6
  • 复制代码

    当用复杂的表达式定义元组,最好将值放到圆括号内,如下所示:
      
    In [3]: nested_tup = (4, 5, 6), (7, 8)
  • In [4]: nested_tup
  • Out[4]: ((4, 5, 6), (7, 8))
  • 复制代码

    用 tuple 可以将任意序列或迭代器转换成元组
      
    In [5]: tuple([4, 0, 2])
  • Out[5]: (4, 0, 2)
  • In [6]: tup = tuple('string')
  • In [7]: tup
  • Out[7]: ('s', 't', 'r', 'i', 'n', 'g')
  • 复制代码

    可以用方括号访问元组中的元素。和 C、C++、JAVA 等语言一样,序列是从 0 开始的:
      
    In [8]: tup[0]
  • Out[8]: 's'
  • 复制代码

    元组中存储的对象可能是可变对象。一旦创建了元组,元组中的对象就不能修改了:
    如果元组中的某个对象是可变的,比如列表,可以在原位进行修改
      
    In [11]: tup[1].append(3)
  • In [12]: tup
  • Out[12]: ('foo', [1, 2, 3], True)
  • 复制代码

    可以用加号运算符将元组串联起来:
      
    In [13]: (4, None, 'foo') + (6, 0) + ('bar',)
  • Out[13]: (4, None, 'foo', 6, 0, 'bar')
  • 复制代码

    元组乘以一个整数,像列表一样,会将几个元组的复制串联起来:
      
    In [14]: ('foo', 'bar') * 4
  • Out[14]: ('foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar')
  • 复制代码

    对象本身并没有被复制,只是引用了它。
      拆分元组
    如果你想将元组赋值给类似元组的变量,Python 会试图拆分等号右边的值
      
    In [15]: tup = (4, 5, 6)
  • In [16]: a, b, c = tup
  • In [17]: b
  • Out[17]: 5
  • 复制代码

    即使含有元组的元组也会被拆分
      
    In [18]: tup = 4, 5, (6, 7)
  • In [19]: a, b, (c, d) = tup
  • In [20]: d
  • Out[20]: 7
  • 复制代码

    使用这个功能,你可以很容易地替换变量的名字,其它语言可能是这样:
      
    tmp = a
  • a = b
  • b = tmp
  • 复制代码

    但是在 Python 中,替换可以这样做:
      
    In [21]: a, b = 1, 2
  • In [22]: a
  • Out[22]: 1
  • In [23]: b
  • Out[23]: 2
  • In [24]: b, a = a, b
  • In [25]: a
  • Out[25]: 2
  • In [26]: b
  • Out[26]: 1
  • 复制代码

    变量拆分常用来迭代元组或列表序列:
      
    In [27]: seq = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
  • In [28]: for a, b, c in seq:
  • ....: print('a={0}, b={1}, c={2}'.format(a, b, c))
  • a=1, b=2, c=3
  • a=4, b=5, c=6
  • a=7, b=8, c=9
  • 复制代码

    另一个常见用法是从函数返回多个值。后面会详解。
    Python 最近新增了更多高级的元组拆分功能,允许从元组的开头 “摘取” 几个元素。它使用了特殊的语法 *rest ,抓取剩余的部分组成列表:
      
    In [29]: values = 1, 2, 3, 4, 5
  • In [30]: a, b, *rest = values
  • In [31]: a, b
  • Out[31]: (1, 2)
  • In [32]: rest
  • Out[32]: [3, 4, 5]
  • 复制代码

    rest 的部分是想要舍弃的部分,rest 的名字不重要。作为惯用写法,许多 Python 程序员会将不需要的变量使用下划线:
      
    In [33]: a, b, *_ = values
  • 复制代码

      tuple 方法
    因为元组的大小和内容不能修改,它的实例方法都很少。其中一个很有用的就是 count(也适用于列表),它可以统计某个值出现频率:
      
    In [34]: a = (1, 2, 2, 2, 3, 4, 2)
  • In [35]: a.count(2)
  • Out[35]: 4
  • 复制代码

      列表
    与元组对比,列表的长度可变、内容可以被修改。你可以用方括号定义,或用 list 函数:
      
    In [37]: tup = ('foo', 'bar', 'baz')
  • In [38]: b_list = list(tup)
  • In [39]: b_list
  • Out[39]: ['foo', 'bar', 'baz']
  • 复制代码

    list 函数常用来在数据处理中实体化迭代器或生成器:
      
    In [42]: gen = range(10)
  • In [43]: gen
  • Out[43]: range(0, 10)
  • In [44]: list(gen)
  • Out[44]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  • 复制代码

      添加和删除元素
    用 append 在列表末尾添加元素
      
    In [45]: b_list.append('dwarf')
  • In [46]: b_list
  • Out[46]: ['foo', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']
  • 复制代码

    insert 可以在特定的位置插入元素
      
    In [47]: b_list.insert(1, 'red')
  • In [48]: b_list
  • Out[48]: ['foo', 'red', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']
  • 复制代码

    插入的序号必须在 0 和列表长度之间。
      警告:与 append 相比,insert 耗费的计算量大,因为对后续元素的引用必须在内部迁移,以便为新元素提供空间。如果要在序列的头部和尾部插入元素,你可能需要使用 collections.deque,一个双尾部队列。
    insert 的逆运算是 pop,它移除并返回指定位置的元素 **:
      
    In [49]: b_list.pop(2)
  • Out[49]: 'peekaboo'
  • In [50]: b_list
  • Out[50]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf']
  • 复制代码

    可以用 remove 去除某个值,remove 会先寻找第一个值并除去
      
    In [51]: b_list.append('foo')
  • In [52]: b_list
  • Out[52]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf', 'foo']
  • In [53]: b_list.remove('foo')
  • In [54]: b_list
  • Out[54]: ['red', 'baz', 'dwarf', 'foo']
  • 复制代码

    如果不考虑性能,使用 append 和 remove,可以把 Python 的列表当做完美的 “多重集” 数据结构。
    用 in 可以检查列表是否包含某个值
      
    In [55]: 'dwarf' in b_list
  • Out[55]: True
  • 复制代码

    否定 in 可以再加一个 not:
      
    In [56]: 'dwarf' not in b_list
  • Out[56]: False
  • 复制代码

    在列表中检查是否存在某个值远比字典和集合速度慢,因为 Python 是线性搜索列表中的值,但在字典和集合中,在同样的时间内还可以检查其它项(基于哈希表)。
      串联和组合列表
    与元组类似,可以用加号将两个列表串联起来
      
    In [57]: [4, None, 'foo'] + [7, 8, (2, 3)]
  • Out[57]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]
  • 复制代码

    如果已经定义了一个列表,用 extend 方法可以追加多个元素
      
    In [58]: x = [4, None, 'foo']
  • In [59]: x.extend([7, 8, (2, 3)])
  • In [60]: x
  • Out[60]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]
  • 复制代码

    通过加法将列表串联的计算量较大,因为要新建一个列表,并且要复制对象。用 extend 追加元素,尤其是到一个大列表中,更为可取。
      
    everything = []
  • for chunk in list_of_lists:
  • everything.extend(chunk)
  • 复制代码

    要比串联方法快:
      
    everything = []
  • for chunk in list_of_lists:
  •     everything = everything + chunk
  • 复制代码

      排序
    你可以用 sort 函数将一个列表原地排序(不创建新的对象):
      
    In [61]: a = [7, 2, 5, 1, 3]
  • In [62]: a.sort()
  • In [63]: a
  • Out[63]: [1, 2, 3, 5, 7]
  • 复制代码

    sort 有一些选项,有时会很好用。其中之一是二级排序 key,可以用这个 key 进行排序。例如,我们可以按长度对字符串进行排序:
      
    In [64]: b = ['saw', 'small', 'He', 'foxes', 'six']
  • In [65]: b.sort(key=len)
  • In [66]: b
  • Out[66]: ['He', 'saw', 'six', 'small', 'foxes']
  • 复制代码

    稍后,我们会学习 sorted 函数,它可以产生一个排好序的序列副本。
      二分搜索和维护已排序的列表
    bisect 模块支持二分查找,和向已排序的列表插入值。

    • bisect.bisect 可以找到插入值后仍保证排序的位置,
    • bisect.insort 是向这个位置插入值:
      
    In [67]: import bisect
  • In [68]: c = [1, 2, 2, 2, 3, 4, 7]
  • In [69]: bisect.bisect(c, 2)
  • Out[69]: 4
  • In [70]: bisect.bisect(c, 5)
  • Out[70]: 6
  • In [71]: bisect.insort(c, 6)
  • In [72]: c
  • Out[72]: [1, 2, 2, 2, 3, 4, 6, 7]
  • 复制代码

      注意:bisect 模块不会检查列表是否已排好序,进行检查的话会耗费大量计算。因此,对未排序的列表使用 bisect 不会产生错误,但结果不一定正确。
      切片
    用切边可以选取大多数序列类型的一部分,切片的基本形式是在方括号中使用 start:stop:
      
    In [73]: seq = [7, 2, 3, 7, 5, 6, 0, 1]
  • In [74]: seq[1:5]
  • Out[74]: [2, 3, 7, 5]
  • 复制代码

    切片也可以被序列赋值:
      
    In [75]: seq[3:4] = [6, 3]
  • In [76]: seq
  • Out[76]: [7, 2, 3, 6, 3, 5, 6, 0, 1]
  • 复制代码

    切片的起始元素是包括的,不包含结束元素。因此,结果中包含的元素个数是 stop - start。start 或 stop 都可以被省略,省略之后,分别默认序列的开头和结尾,负数表明从后向前切片。
    展示了正整数和负整数的切片。
        v2-94d8c5ffac012db80cb387f8c21723b7_720w.jpg
    在第二个冒号后面使用 step,可以隔一个取一个元素:
      
    In [81]: seq[::2]
  • Out[81]: [7, 3, 3, 6, 1]
  • 复制代码

    一个聪明的方法是使用 - 1,它可以将列表或元组颠倒过来
      
    In [82]: seq[::-1]
  • Out[82]: [1, 0, 6, 5, 3, 6, 3, 2, 7]
  • 复制代码

      序列函数  enumerate 函数
    迭代一个序列时,你可能想跟踪当前项的序号。手动的方法可能是下面这样:
      
    i = 0
  • for value in collection:
  • # do something with value
  • i += 1
  • 复制代码

    Python 内建了一个 enumerate 函数,可以返回 (i, value) 元组序列:
      
    for i, value in enumerate(collection):
  • # do something with value
  • 复制代码

    当你索引数据时,使用 enumerate 的一个好方法是计算序列(唯一的)dict 映射到位置的值:
      
    In [83]: some_list = ['foo', 'bar', 'baz']
  • In [84]: mapping = {}
  • # 同时列出序号和数据内容
  • In [85]: for i, v in enumerate(some_list):
  • ....:     mapping[v] = i
  • In [86]: mapping
  • Out[86]: {'bar': 1, 'baz': 2, 'foo': 0}
  • 复制代码

      sorted 函数
    sorted 函数可以从任意序列的元素返回一个新的排好序的列表:
      
    In [87]: sorted([7, 1, 2, 6, 0, 3, 2])
  • Out[87]: [0, 1, 2, 2, 3, 6, 7]
  • In [88]: sorted('horse race')
  • Out[88]: [' ', 'a', 'c', 'e', 'e', 'h', 'o', 'r', 'r', 's']
  • 复制代码

    sorted 函数可以接受和 sort 相同的参数。
      zip 函数
    zip 可以将多个列表、元组或其它序列成对组合成一个元组列表:
      
    In [89]: seq1 = ['foo', 'bar', 'baz']
  • In [90]: seq2 = ['one', 'two', 'three']
  • In [91]: zipped = zip(seq1, seq2)
  • In [92]: list(zipped)
  • Out[92]: [('foo', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'three')]
  • 复制代码

    zip 可以处理任意多的序列,元素的个数取决于最短的序列
      
    In [93]: seq3 = [False, True]
  • In [94]: list(zip(seq1, seq2, seq3))
  • Out[94]: [('foo', 'one', False), ('bar', 'two', True)]
  • 复制代码

    zip 的常见用法之一是同时迭代多个序列,可能结合 enumerate 使用:
      
    In [95]: for i, (a, b) in enumerate(zip(seq1, seq2)):
  • ....: print('{0}: {1}, {2}'.format(i, a, b))
  • ....:
  • 0: foo, one
  • 1: bar, two
  • 2: baz, three
  • 复制代码

    给出一个 “被压缩的” 序列,zip 可以被用来解压序列。也可以当作把行的列表转换为列的列表。这个方法看起来有点神奇:
    In [96]: pitchers = [('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'),
  • ....: ('Schilling', 'Curt')]
  • In [97]: first_names, last_names = zip(*pitchers)
  • In [98]: first_names
  • Out[98]: ('Nolan', 'Roger', 'Schilling')
  • In [99]: last_names
  • Out[99]: ('Ryan', 'Clemens', 'Curt')
  • 复制代码
    reversed 函数
    reversed 可以从后向前迭代一个序列:
      
    In [100]: list(reversed(range(10)))
  • Out[100]: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
  • 复制代码

    要记住 reversed 是一个生成器(后面详细介绍),只有实体化(即列表或 for 循环)之后才能创建翻转的序列。
      字典  创建字典
    字典更为常见的名字是哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合,键和值都是 Python 对象。创建字典的方法之一是使用尖括号,用冒号分隔键和值:
      
    In [101]: empty_dict = {}
  • In [102]: d1 = {'a' : 'some value', 'b' : [1, 2, 3, 4]}
  • In [103]: d1
  • Out[103]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4]}
  • 复制代码

      访问字典
    你可以像访问列表或元组中的元素一样,访问、插入或设定字典中的元素
      
    In [104]: d1[7] = 'an integer'
  • In [105]: d1
  • Out[105]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'}
  • In [106]: d1['b']
  • Out[106]: [1, 2, 3, 4]
  • 复制代码

    你可以用检查列表和元组是否包含某个值的方法,检查字典中是否包含某个键:
      
    In [107]: 'b' in d1
  • Out[107]: True
  • 复制代码

      删除
    可以用 del 关键字或 pop 方法(返回值的同时删除键)删除值:
      
    In [111]: d1
  • Out[111]:
  • {'a': 'some value',
  • 'b': [1, 2, 3, 4],
  • 7: 'an integer',
  • 5: 'some value',
  • 'dummy': 'another value'}
  • In [112]: del d1[5]
  • In [114]: ret = d1.pop('dummy')
  • In [115]: ret
  • Out[115]: 'another value'
  • In [116]: d1
  • Out[116]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'}
  • 复制代码

      keys 和 values
    keys 和 values 是字典的键和值的迭代器方法。虽然键值对没有顺序,这两个方法可以用相同的顺序输出键和值
      
    In [117]: list(d1.keys())
  • Out[117]: ['a', 'b', 7]
  • In [118]: list(d1.values())
  • Out[118]: ['some value', [1, 2, 3, 4], 'an integer']
  • 复制代码

      融合
    用 update 方法可以将一个字典与另一个融合:
      
    In [119]: d1.update({'b' : 'foo', 'c' : 12})
  • In [120]: d1
  • Out[120]: {'a': 'some value', 'b': 'foo', 7: 'an integer', 'c': 12}
  • 复制代码

    update 方法是原地改变字典,因此任何传递给 update 的键的旧的值都会被舍弃
      用序列创建字典
    常常,你可能想将两个序列配对组合成字典。下面是一种写法:
      
    mapping = {}
  • for key, value in zip(key_list, value_list):
  •     mapping[key] = value
  • 复制代码

    因为字典本质上是 2 元元组的集合,dict 可以接受 2 元元组的列表:
      
    In [121]: mapping = dict(zip(range(5), reversed(range(5))))
  • In [122]: mapping
  • Out[122]: {0: 4, 1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}
  • 复制代码

    后面会谈到 dict comprehensions,另一种构建字典的优雅方式。
      默认值
    下面的逻辑很常见:
      
    if key in some_dict:
  •     value = some_dict[key]
  • else:
  •     value = default_value
  • 复制代码

    因此,dict 的方法 get 和 pop 可以取默认值进行返回,上面的 if-else 语句可以简写成下面:
      
    value = some_dict.get(key, default_value)
    复制代码

    get 默认会返回 None,如果不存在键,pop 会抛出一个例外。关于设定值,常见的情况是在字典的值是属于其它集合,如列表。例如,你可以通过首字母,将一个列表中的单词分类:
      
    In [123]: words = ['apple', 'bat', 'bar', 'atom', 'book']
  • In [124]: by_letter = {}
  • In [125]: for word in words:
  • # 取首字母
  • .....:     letter = word[0]
  • .....: if letter not in by_letter:
  • # 没有该首字母,以该首字母为键,word为值
  • .....: by_letter[letter] = [word]
  • .....: else:
  • # 直接添加
  • .....: by_letter[letter].append(word)
  • .....:
  • In [126]: by_letter
  • Out[126]: {'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']}
  • 复制代码

    setdefault 方法就正是干这个的。前面的 for 循环可以改写为:
      
    for word in words:
  •     letter = word[0]
  • by_letter.setdefault(letter, []).append(word)
  • 复制代码

    collections 模块有一个很有用的类,defaultdict,它可以进一步简化上面。传递类型或函数以生成每个位置的默认值:
      
    from collections import defaultdict
  • by_letter = defaultdict(list)
  • for word in words:
  • by_letter[word[0]].append(word)
  • 复制代码

      有效的键类型
    字典的值可以是任意 Python 对象,而键通常是不可变的标量类型(整数、浮点型、字符串)或元组(元组中的对象必须是不可变的)。这被称为 “可哈希性”。可以用 hash 函数检测一个对象是否是可哈希的(可被用作字典的键):
      
    In [127]: hash('string')
  • Out[127]: 5023931463650008331
  • In [128]: hash((1, 2, (2, 3)))
  • Out[128]: 1097636502276347782
  • In [129]: hash((1, 2, [2, 3])) # fails because lists are mutable
  • ---------------------------------------------------------------------------
  • TypeError                                 Traceback (most recent call last)
  • <ipython-input-129-800cd14ba8be> in <module>()
  • ----> 1 hash((1, 2, [2, 3])) # fails because lists are mutable
  • TypeError: unhashable type: 'list'
  • 复制代码

    要用列表当做键,一种方法是将列表转化为元组,只要内部元素可以被哈希,它也就可以被哈希:
      
    In [130]: d = {}
  • In [131]: d[tuple([1, 2, 3])] = 5
  • In [132]: d
  • Out[132]: {(1, 2, 3): 5}
  • 复制代码

      集合  创建
    集合是无序的不可重复的元素的集合。你可以把它当做字典,但是只有键没有值。可以用两种方式创建集合:通过 set 函数或使用尖括号 set 语句
      
    In [133]: set([2, 2, 2, 1, 3, 3])
  • Out[133]: {1, 2, 3}
  • In [134]: {2, 2, 2, 1, 3, 3}
  • Out[134]: {1, 2, 3}
  • 复制代码

    集合支持合并、交集、差分和对称差等数学集合运算。考虑两个示例集合:
      
    In [135]: a = {1, 2, 3, 4, 5}
  • In [136]: b = {3, 4, 5, 6, 7, 8}
  • 复制代码

      合并 union 或者 |
    合并是取两个集合中不重复的元素。可以用 union 方法,或者 | 运算符:
      
    In [137]: a.union(b)
  • Out[137]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
  • In [138]: a | b
  • Out[138]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
  • 复制代码

      交集 intersection 或者 &
    交集的元素包含在两个集合中。可以用 intersection 或 & 运算符:
      
    In [139]: a.intersection(b)
  • Out[139]: {3, 4, 5}
  • In [140]: a & b
  • Out[140]: {3, 4, 5}
  • 复制代码

    表 3-1 列出了常用的集合方法。
        v2-eddb8c16e57f992f22e29fefe4141661_720w.jpg
    所有逻辑集合操作都有另外的原地实现方法,可以直接用结果替代集合的内容。对于大的集合,这么做效率更高:
      
    In [141]: c = a.copy()
  • In [142]: c |= b
  • In [143]: c
  • Out[143]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
  • In [144]: d = a.copy()
  • In [145]: d &= b
  • In [146]: d
  • Out[146]: {3, 4, 5}
  • 复制代码

    与字典类似,集合元素通常都是不可变的。要获得类似列表的元素,必须转换成元组:
      
    In [147]: my_data = [1, 2, 3, 4]
  • In [148]: my_set = {tuple(my_data)}
  • In [149]: my_set
  • Out[149]: {(1, 2, 3, 4)}
  • 复制代码

      superset 和 subset
    你还可以检测一个集合是否是另一个集合的子集或父集:
      
    In [150]: a_set = {1, 2, 3, 4, 5}
  • In [151]: {1, 2, 3}.issubset(a_set)
  • Out[151]: True
  • In [152]: a_set.issuperset({1, 2, 3})
  • Out[152]: True
  • 复制代码

    集合的内容相同时,集合才对等:
      
    In [153]: {1, 2, 3} == {3, 2, 1}
  • Out[153]: True
  • 复制代码

      列表、集合和字典推导式  列表推导式!
    列表推导式是 Python 最受喜爱的特性之一。它允许用户方便的从一个集合过滤元素,形成列表,在传递参数的过程中还可以修改元素。形式如下:
      
    [expr for val in collection if condition]
    复制代码

    它等同于下面的 for 循环;
      
    result = []
  • for val in collection:
  • if condition:
  • result.append(expr)
  • 复制代码

    filter 条件可以被忽略,只留下表达式就行。例如,给定一个字符串列表,我们可以过滤出长度在 2 及以下的字符串,并将其转换成大写:
      
    In [154]: strings = ['a', 'as', 'bat', 'car', 'dove', 'python']
  • In [155]: [x.upper() for x in strings if len(x) > 2]
  • Out[155]: ['BAT', 'CAR', 'DOVE', 'PYTHON']
  • 复制代码

      字典的推导式 !
    用相似的方法,还可以推导集合和字典。字典的推导式如下所示:
      
    dict_comp = {key-expr : value-expr for value in collection if condition}
    复制代码

      集合的推导式!
    集合的推导式与列表很像,只不过用的是尖括号:
      
    set_comp = {expr for value in collection if condition}
    复制代码

    与列表推导式类似,集合与字典的推导也很方便,而且使代码的读写都很容易。来看前面的字符串列表。假如我们只想要字符串的长度,用集合推导式的方法非常方便:
      
    In [156]: unique_lengths = {len(x) for x in strings}
  • In [157]: unique_lengths
  • Out[157]: {1, 2, 3, 4, 6}
  • 复制代码

    map 函数可以进一步简化:
      
    In [158]: set(map(len, strings)) # 妙极
  • Out[158]: {1, 2, 3, 4, 6}
  • 复制代码

    作为一个字典推导式的例子,我们可以创建一个字符串的查找映射表以确定它在列表中的位置:
      
    In [159]: loc_mapping = {val : index for index, val in enumerate(strings)}
  • In [160]: loc_mapping
  • Out[160]: {'a': 0, 'as': 1, 'bat': 2, 'car': 3, 'dove': 4, 'python': 5}
  • 复制代码

      嵌套列表推导式
    假设我们有一个包含列表的列表,包含了一些英文名和西班牙名:
      
    In [161]: all_data = [['John', 'Emily', 'Michael', 'Mary', 'Steven'],
  • .....: ['Maria', 'Juan', 'Javier', 'Natalia', 'Pilar']]
  • 复制代码

    你可能是从一些文件得到的这些名字,然后想按照语言进行分类。现在假设我们想用一个列表包含所有的名字,这些名字中包含两个或更多的 e。可以用 for 循环来做:
      
    names_of_interest = []
  • for names in all_data:
  • enough_es = [name for name in names if name.count('e') >= 2]
  • names_of_interest.extend(enough_es)
  • 复制代码

    可以用嵌套列表推导式的方法,将这些写在一起,如下所示:
      
    In [162]: result = [name for names in all_data for name in names
  • .....: if name.count('e') >= 2]
  • In [163]: result
  • Out[163]: ['Steven']
  • 复制代码

    嵌套列表推导式看起来有些复杂。列表推导式的 for 部分是根据嵌套的顺序,过滤条件还是放在最后。下面是另一个例子,我们将一个整数元组的列表扁平化成了一个整数列表:
      
    In [164]: some_tuples = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
  • In [165]: flattened = [x for tup in some_tuples for x in tup]
  • In [166]: flattened
  • Out[166]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  • 复制代码

    记住,for 表达式的顺序是与嵌套 for 循环的顺序一样(而不是列表推导式的顺序):
      
    flattened = []
  • for tup in some_tuples:
  • for x in tup:
  • flattened.append(x)
  • 复制代码

    你可以有任意多级别的嵌套,但是如果你有两三个以上的嵌套,你就应该考虑下代码可读性的问题了。分辨列表推导式的列表推导式中的语法也是很重要的:
      
    In [167]: [[x for x in tup] for tup in some_tuples]
  • Out[167]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
  • 复制代码

    这段代码产生了一个列表的列表,而不是扁平化的只包含元素的列表。