将Python短形式for循环转换为长形式[重复]答案

【问题标题】：Turning Python short form for loop into long form [duplicate]将Python短形式for循环转换为长形式[重复]
【发布时间】：2018-09-06 13:20:10
【问题描述】：

我从https://stevenloria.com/tf-idf/得到这行代码

scores = {word: tfidf(word, blob, bloblist) for word in blob.words}

tfidf函数在哪里：

import math
from textblob import TextBlob as tb

def tf(word, blob):
    return blob.words.count(word) / len(blob.words)

def n_containing(word, bloblist):
    return sum(1 for blob in bloblist if word in blob.words)

def idf(word, bloblist):
    return math.log(len(bloblist) / (1 + n_containing(word, bloblist)))

def tfidf(word, blob, bloblist):
    return tf(word, blob) * idf(word, bloblist)

为了更好地理解这个过程，我想把速记循环变成一个看起来很普通的“for”循环。

这是正确的吗？

scores = []
for word in blob.words:
    scores.append(tfidf(word, blob, bloblist))

另外，写短形式的for循环有什么好处？

【问题讨论】：

原代码行是字典推导，不是列表推导，你可以通过花括号和key:value 对来判断

标签： python

【解决方案1】：

这是正确的吗？

该代码将为您提供一个列表，但您的原始代码会生成一个字典。相反，请尝试：

scores = {}
for word in blob.words:
    scores[word] = tfidf(word, blob, bloblist)

另外，写短形式的for循环有什么好处？

列表推导（和字典推导等）的主要优点是它们比长形式的等价物短。

【讨论】：

根据 cmets 中的链接更短（更快）

【解决方案2】：

这些被称为comprehensions（示例是最常见的情况，列表解析，尽管这是字典解析）。

它们通常更简单且更具可读性，但如果您发现它们令人困惑，那么按照您的方式写出来完全一样，只是有一个区别

scores = {}
for word in blob.words:
    scores[word] = (tfidf(word, blob, bloblist))

【讨论】：

我认为字典的关键字（词）不应该被引用。
好点。固定。