Pythonのリストの概念とそれらの使用方法は何ですか？

リストの包括は、繰り返し可能なアイテムに式を条件でフィルタリングする繰り返しのアイテムに式を適用することにより、リストを作成するための簡潔で読みやすい方法です。 2。それらは、式が各アイテムに適用される構文[条件の場合のアイテムの式の式]に従い、オプションの条件は要素をフィルターします。 3.例には、[0、1、4、9、16]をもたらす数字[x ** 2 x for x in x for x for x]、偶数のフィルタリング[x％2 == 0]のフィルタリング[0、2、4、6、8]を生成する[0、2、4、6、8]、および4文字より長い単語の長さの単語の長さ[5] 4。['alice'、 'bob'、 'charlie']をもたらす[name '、' bob '、' charlie ']、[name' for x）のようなカスタム関数を適用したり、「name '、' bob '、' charlie ']を適用して、「name'、 'bob'、 'name（）for name for name for name for name for name for name for name for name for for name for name for name for name）などの包括的な関数内で使用できます。 5。ネストされたループはサポートされています。たとえば、['a'、 'b']のyの[1、2]の2つのリストの[（x、y）のxのxの要素を組み合わせます。 6.ロジックが複雑になりすぎる場合、メモリ使用量が懸念事項（場合）の懸念（発電機式が優先される場合）、または印刷やファイル操作などの副作用を実行する場合は、リストの包括を避ける必要があります。 7.これらは、クリーンでパイソンの方法でデータを変換してフィルタリングするのに最適であり、単純で過度にネストされていない限り、コードの読みやすさを改善するため、ループと表現のアプリケーションを通じて反復可能なリストを構築するときに好ましい選択になります。

Pythonのリストの包含は、リストを作成するための簡潔な方法です。これらを使用すると、各アイテムに式をシーケンスまたは反復可能にすることにより、条件で要素をオプションでフィルタリングすることにより、新しいリストを生成できます。それらは、.Append（）を使用して従来のループを使用するよりも読みやすく、しばしば高速です。

基本的な構文

リスト理解の一般的な構文は次のとおりです。

 [条件の場合の反復可能なアイテムの表現]

• 各アイテムにexpressionが適用されます。
• item 、反復可能な現在の要素です。
• iterableは、リスト、タプル、文字列、またはループできるオブジェクトです。
• if condition 。

1. iterablesからリストを作成します

リストの概念を使用して、任意の繰り返しからデータを変換できます。

例：0から4の平方数

squares = [x ** 2の範囲のxの場合（5）]
印刷（正方形）＃出力：[0、1、4、9、16]

これは次のとおりです。

 Squares = []
範囲のxの場合（5）：
    Squares.Append（x ** 2）

しかし、リストの理解はよりコンパクトで読みやすいです。

2。条件によるフィルタリング

if句を追加して、状態を満たすアイテムのみを含めます。

例：偶数のみ

evens = [x for xの範囲（10）x％2 == 0]
print（evens）＃出力：[0、2、4、6、8]

より複雑な表現を使用することもできます。

例：4文字より長い単語の長さ

単語= ['apple'、 'cat'、 'banana'、 'dog'、 'elephant']]
lengths = [len（word）for word in len（word）> 4]
印刷（長さ）＃出力：[5、6、8]

3。式と関数を使用します

関数を呼び出したり、理解に複雑な式を使用したりできます。

例：文字列を大文字に変換します

names = ['Alice'、 'Bob'、 'Charlie']]
apper_names = [name.upper（）for name in name]
print（apper_names）＃出力：['Alice'、 'Bob'、 'Charlie']]

例：カスタム関数を適用します

def is_even（n）：
    n％2 == 0 else "奇数"の場合は "vert"を返します

パリティ= [is_even（x）for x in range（5）]
print（parity）＃出力：['ven'、 'odd'、 'vet'、 'dod'、 'ven']]

4。リストの包括的なものにネストされたループ

複数のループを使用できますが、読みやすさは低下する場合があります。

例：2つのリストの要素を組み合わせます

['a'、 'b']のyの[1、2]のxのxのペア= [（x、y）]]]
print（ペア）＃出力：[（1、 'a'）、（1、 'b'）、（2、 'a'）、（2、 'b'）]]

これは次のようです

ペア= []
[1、2]のxの場合：
    ['a'、 'b'のyの場合：
        pairs.append（（x、y））

深くネストされた包括的に注意してください - 読みにくいようになります。

リストの概念を使用しない場合

• 複雑すぎる：ロジックを1行に従うのが難しい場合は、通常のループを使用します。
• メモリの問題：リスト包括的リスト完全リストをメモリに作成します。大規模なデータについては、代わりに括弧()を使用したジェネレーター式を検討してください。
• 副作用：ファイルを印刷したり書いたりするなどのアクションに包括的なを使用しないでください。これらはリストの構築用です。

まとめ

リストの概念は素晴らしいです：

• 変換リスト
• データのフィルタリング
• きれいなPythonicコードを書く

覚えておいてください：

• それらをシンプルに保ちます
• 読みやすさを改善するときに使用します
• 深いネスティングや複雑なロジックを避けてください

それらは強力なツールですが、明確さが最も重要です。

基本的に、何かをループして適用することでリストを作成する場合、リストの理解がおそらくより良い選択です。

以上がPythonのリストの概念とそれらの使用方法は何ですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。