So verwenden Sie das Listenverständnis in Python

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Texteditor mit darauf geschriebenem Python-Code

Die sofortige Verwendung des Listing-Verständnisses in Python kann Ihnen die iterativen Checklisten-Operationen erleichtern. Es ist nicht nur eine einzelne Zeile, sondern auch besser lesbar und lässt sich auch effektiver implementieren.

Trotzdem können Sie sich entwickeln, wenn Sie nicht wissen, wie Sie es verwenden können. Es kann auch viel ärgerlicher sein, wenn Sie nicht wissen, wo Sie es in Ihrem Code verwenden sollen. Im Folgenden zeigen wir Ihnen, wie Sie das Listenverständnis in Python mit einigen realen Instanzen nutzen können.

Was ist Listenverständnis in Python und wie funktioniert es?

Eine Auflistung von Dingen mit Python zu entwickeln ist einfach. Trotzdem kann die Aufgabe etwas mühsam werden, wenn Sie eine Checkliste mit Werten oder Gegenständen aus mathematischen oder String-Verfahren erstellen müssen. Das ist, wenn die Verwendung von Listing-Verständnis hilfreich sein kann.

Ein Vorteil des Checklistenverständnisses besteht darin, dass Sie zahlreiche Vorgänge in einer einzigen Auflistung durchführen können.

Im Gegensatz dazu legt es neue Produkte an und hängt sie an eine leere Checkliste an, die es automatisch proklamiert. Anstatt also eine freie Liste von Hand zu erstellen und mit a . zu ergänzen zum loop ermöglicht Pythons Listenverständnis dies automatisch, ohne dass Sie sich Gedanken darüber machen müssen, wie die brandneue Liste durchkommt.

Der Begriff „Auflistungsverständnis“ stammt aus der Realität, dass alle Prozeduren in einer Python-Liste verbleiben, die einer benannten Variablen zugeordnet ist. Wie bereits erwähnt, können Sie damit bestimmte Prozeduren in einer einzigen Codezeile ausführen. Anschließend hängt es das Ergebnis an eine brandneue Liste an.

Das Ergebnis eines Checklistenverständnisses können Sie zwangsläufig auch für diverse andere Funktionen nutzen. Das liegt daran, dass Ausdrücke in separaten Variablen gestapelt werden. So können Sie sie später beschreiben.

Als Beispiel könnten Sie mit BeautifulSoup eine Website durchkratzen. Denken Sie, Sie meinen, den Namen aller Dinge und auch ihre Kosten von der Site zu erhalten.

Danach beschließen Sie, die geschabten Informationen in eine CSV- oder Excel-Datei zu schreiben. Die ausgezeichnete Technik besteht darin, den Namen aller Dinge und ihre Kosten zu kratzen und beide in separate Spalten zu setzen. Wenn Sie jedoch ein Checklistenverständnis verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie die verkratzten Daten in festgeschriebenen Variablen haben. Danach können Sie solche Variablen später direkt in einen Python-DataFrame umwandeln.

Sehen Sie sich die folgende Instanz an:

Products = 
Price =

Sobald Sie die Schleifenvariablen erhalten haben, können Sie sie anschließend in verschiedenen Spalten in einem DataFrame ablegen, indem Sie Pythons Pandas verwenden.

So erstellen und verwenden Sie ein Listenverständnis in Python

Das zum loop ist ein wichtiger Iterator für das Verständnis einer Checkliste. Im Allgemeinen nimmt ein Listenverständnis in Python diesen Stil an:

ComprehensionVariable = 

Drucken Verständnisvariable gibt das Ergebnis des obigen Codes als Liste aus.

Achten Sie dennoch darauf, ein Auflistungsverständnis nicht mit einem offenen . zu verwirren zum Schlupfloch.

Lassen Sie uns beispielsweise eine offene for-Schleife verwenden, um eine Liste aller Vielfachen von 3 zwischen 1 und 30 zu erhalten:

myList = 
for i in range(1, 11):
myList.append(i * 3)
print(myList)
Output:

Um die beiden zu kontrastieren, lassen Sie uns den gleichen Punkt unter Verwendung eines Checklistenverständnisses ausführen:

multiplesOf3 = 
print(multiplesOf3)
Output =

Sie können ein Listing-Verständnis auch mit bedingten Anweisungen verwenden. Der folgende Beispielcode gibt alle ungeraden Zahlen zwischen 1 und 10 aus:

oddNumbers = 
print(oddNumbers)
Output =

Derzeit können wir den obigen Code auch mit einem open . neu schreiben zum Schleife:

myList = 
for i in range(1, 11):
if not i%2 == 0:
myList.append(i)
print(myList)
Output:

Ein Checklistenverständnis akzeptiert ebenfalls eingebettete if-Anweisungen:

oddNumbers = 
print(oddNumbers)
Output:

Es braucht auch ein verschachteltes zum Schleife:

someNums =for _ in range(4)]
print(someNums)

Sie können auch ein einfaches eingebettetes haben zum Schleife in einem Listing-Verständnis:

someNums = 

Sie können Strings auch mit dem Verständnis der Python-Checkliste anpassen. Sehen wir uns ein Wortzählerverständnis an, das unten aufgeführt ist:

word = 
wordCounter =
print(wordCounter)
Output: 7

Ein Checklistenverständnis kann zusätzlich eine Funktion genehmigen, die eine bestimmte Operation ausführt. Lassen Sie uns eine Multiplikatorfunktion, die auf Zahlen zurückkommt, in ein Checklistenverständnis einfügen, um zu sehen, wie das funktioniert:

Numbers = 
def multiplier(n):
multiple = n*2
return multiple
multipleEven =
print(multipleEven)
Output:

Sie können den Code immer noch in einer einzelnen Funktion überschreiben, ohne das Verständnis zu nutzen. Ein Listenverständnis dient jedoch, wenn Sie mehrere Iterationen durchführen und auch jede davon in separate Variablen platzieren müssen.

Zum Beispiel können Sie einen anderen Vorgang auf nein sowie eine dedizierte Variable dafür. Erlauben Sie uns, das obige Verständnis zu ändern, um gerade Zahlen aus seltsamen zu erzeugen:

multipleEvenFromOdds = 
print(multipleEvenFromOdds)
Output:

Thesaurus und Set Comprehensions

Neben einem Listenverständnis bietet Python auch ein Wörterbuch und eine etablierte Verständnisleistung.

Sehen Sie sich das unten aufgeführte Beispielwörterbuchverständnis an, um genau zu sehen, wie es funktioniert:

corresponding = {i: i*2 for i in range(10) if not i%2==0}
print(corr)
Output: {1: 2, 3: 6, 5: 10, 7: 14, 9: 18}

Der obige Code iteriert über die Liste der Zahlen zwischen 1 und 9 und macht sie auch zu den Schlüsseln. Danach weist Python an, jeden Schlüssel um 2 zu erhöhen. Letztendlich präsentiert es die Ergebnisse dieser Operation als äquivalente Werte für jeden einzelnen Schlüssel im resultierenden Array.

Ein Sammlungsverständnis ist ein bisschen vergleichbar mit einem Listenverständnis. Hier ist ein Beispiel für ein etabliertes Verständnis:

numbers = {i**(2) for i in range(10) if i%4==0}
print(numbers)
Output: {0, 16, 64}

Nichtsdestotrotz löscht das Set-Verstehen im Gegensatz zum Checklisten-Verstehen Übereinstimmungen:

nums = {i for i in range(20) if i%2==1 for k in range(10) if k%2==1}
print(nums)
Output: {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19}

Sie können den Code ausprobieren, anstatt ein Listenverständnis zu verwenden, um zu sehen, wie sie sich unterscheiden.

Können Sie das Listenverständnis jedes Mal verwenden?

Wir haben uns verschiedene Beispiele für das Verständnis von Listings sowie deren Einsatzmöglichkeiten angeschaut. Nichtsdestotrotz hängt der Anwendungsfall eines Checklistenverständnisses wie bei jeder anderen Python-Methode von dem jeweiligen Problem ab, das Sie lösen möchten. Daher sollten Sie es nur verwenden, wenn es für das jeweilige Problem, das Sie ansprechen möchten, perfekt ist.

Zu den Funktionen des Listenverständnisses gehört es, Ihren Code zu vereinfachen und lesbarer zu machen. Stellen Sie also sicher, dass Sie sich bei der Pflege frei von Feinheiten halten. Zum Beispiel kann es schwierig werden, ein langes Python-Verständnis zu überprüfen. Das verfehlt seinen Zweck.

Die sofortige Verwendung des Listenverständnisses in Python kann sich wiederholende Checklistenverfahren für Sie vereinfachen. Ein Vorteil der Verwendung des Checklistenverständnisses besteht darin, dass Sie mehrere Vorgänge in einer einzelnen Liste ausführen können. Der Begriff „Checklistenverständnis“ kommt von der Realität, dass alle Operationen in einer Python-Checkliste stehen, die einer aufgerufenen Variablen zugeordnet ist. In Ergänzung zu einem Listing-Verständnis bietet Python zusätzlich einen Thesaurus sowie eine etablierte Verständnisfunktionalität. Ein Set-Verständnis ähnelt ein wenig einem Listing-Verständnis.

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