推导式应该是python中最受喜爱的一部分内容了，它可以让你以一种简单的形式过滤原来的数据生成一份新的数据。

推导式

数组

在数组中，推导式的用法类似这样：

[expr for val in collection if condition]

基本上和下面的for循环的意思一样：

result = []
for val in collection:
    if condition:
        result.append(expr)

举例：

string = ['a','as','bat','car','dove','python']
[x.upper() for x in strings if len(x) >2]

['BAT','CAR','DOVE','PYTHON']

字典

字典的推导式，类似这样，注意外面是花括号：

1	dict_comp = {key-expr:value-expr for value in collection if condition}

快速建立键值对：

1	loc_mapping = {val:index for index,val in enumerate(strings)}

假设你有一堆股票数据:

prices = {
    'ACME': 45.23,
    'AAPL': 612.78,
    'IBM': 205.55,
    'HPQ': 37.20,
    'FB': 10.75
}

利用字典推导来过滤这些数据：

# 过滤出价格高于200的
p1 = {key: value for key, value in prices.items() if value > 200}

# 找出科技公司
tech_names = {'AAPL', 'IBM', 'HPQ', 'MSFT'}
p2 = {key: value for key, value in prices.items() if key in tech_names}

集合

集合的推导式和列表几乎一样，除了外面的括号不一样

1	{expr for value in collection if condition}

假设我们需要一个集合，里面包含了所有集合元素的长度，那么可以这样写:

1 2	unique_lengths = {len(x) for x in strings}

利用map函数，可以更简洁：

1	set(map(len,strings))

复合推导

假设我们有个二维数组包含了英语和西班牙语的名字:

all_data = [
                ['John', 'Emily', 'Michael', 'Mary', 'Steven'],
                ['Maria', 'Juan', 'Javier', 'Natalia', 'Pilar']
]

我们现在想要找出这两个子列表中，包含e字母的个数大于等于两个的，这样我们写一个复合推导:

1 2	result = [name for names in all_data for name in names if name.count('e') >=2 ] result = ['Steven']

这样写也许有点难以理解，再来看一个将元组合并成数组的例子:

1
2
3

some_tuples = [(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)]
flattened = [x for tup in some_tuples for x in tup]
flattened #输出 [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

在[]中的表达式的顺序，其实和我们自己写的遍历数组是一样的：

flattened = []
for tup in some_tuples:
    for x in tup:
        flattened.append(x)

推导式尽管很方便，但是我们有时候也要从代码可读性上去思考问题，而不是让人在语法上面很困惑你写的代码，虽然这样也是可以的：

1 2	some_tuples = [(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)] [[x for x in tup] for tup in some_tuples]

参考

Python for data analyse - List,Set, and Dict Comprehensions

Scott's Blog

Python 推导式探究

推导式

数组

字典

集合

复合推导

参考