💫 List Comprehensions
• Теория
List Comprehensions в Python – это компактный способ создания списков на основе существующего списка или другого итерируемого объекта. Они позволяют вам выполнить преобразование каждого элемента, а также отфильтровать элементы по определенному условию, всё в одной строке кода.
Базовая структура List Comprehension выглядит следующим образом:
1. Expression. Это выражение, которое будет применяться к каждому элементу
2. Item. Это переменная, которая представляет текущий элемент в процессе итерации.
3. Iterable. Это список, кортеж, множество, словарь, генератор или любой другой итерируемый объект, по которому происходит итерация.
4. Condition (необязательно). Это дополнительное логическое выражение, которое проверяется для каждого элемента. Если оно истинно, то элемент включается в результат; если ложно, то пропускается.
• Практические примеры
1. Создание списка квадратов всех чисел из диапазона:
2. Фильтрация четных чисел из списка:
3. Преобразование строк в нижний регистр из списка строк:
List Comprehensions не только делают код более читаемым и компактным, но и обычно работают быстрее, чем циклы
Однако, для очень сложных логических конструкций или когда читаемость кода страдает, может быть предпочтительнее использовать обычные циклы. Бывает и так.
#Обучение | #теория #практика #списки
• Теория
List Comprehensions в Python – это компактный способ создания списков на основе существующего списка или другого итерируемого объекта. Они позволяют вам выполнить преобразование каждого элемента, а также отфильтровать элементы по определенному условию, всё в одной строке кода.
Базовая структура List Comprehension выглядит следующим образом:
[expression for item in iterable if condition]
1. Expression. Это выражение, которое будет применяться к каждому элементу
item
из итерируемого объекта iterable
. Результат этого выражения будет добавлен в новый список.2. Item. Это переменная, которая представляет текущий элемент в процессе итерации.
3. Iterable. Это список, кортеж, множество, словарь, генератор или любой другой итерируемый объект, по которому происходит итерация.
4. Condition (необязательно). Это дополнительное логическое выражение, которое проверяется для каждого элемента. Если оно истинно, то элемент включается в результат; если ложно, то пропускается.
• Практические примеры
1. Создание списка квадратов всех чисел из диапазона:
squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares) # Вывод: [1, 4, 9, 16, 25]
2. Фильтрация четных чисел из списка:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = [num for num in numbers if num % 2 == 0]
print(even_numbers) # Вывод: [2, 4, 6]
3. Преобразование строк в нижний регистр из списка строк:
strings = ['Hello', 'WORLD', 'Python']
lowercase_strings = [s.lower() for s in strings]
print(lowercase_strings) # Вывод: ['hello', 'world', 'python']
List Comprehensions не только делают код более читаемым и компактным, но и обычно работают быстрее, чем циклы
for
с операторами append
, благодаря внутренней оптимизации в Python.Однако, для очень сложных логических конструкций или когда читаемость кода страдает, может быть предпочтительнее использовать обычные циклы. Бывает и так.
#Обучение | #теория #практика #списки
🔥3 2🤔1