最有用的列表理解结构？

Question

什么 Python 的用户自定义列表理解结构最有用？

我创建了以下两个量词，用于执行不同的验证操作：

def every(f, L): return not (False in [f(x) for x in L])
def some(f, L): return True in [f(x) for x in L]

下面提出了一个优化版本（需要 Python 2.5+）：

def every(f, L): return all(f(x) for x in L)
def some(f, L): return any(f(x) for x in L) 

那么，它是如何工作的？

"""For all x in [1,4,9] there exists such y from [1,2,3] that x = y**2"""
answer = every([1,4,9], lambda x: some([1,2,3], lambda y: y**2 == x))

使用此类操作，您可以轻松进行智能验证，例如：

"""There exists at least one bot in a room which has a life below 30%"""
answer = some(bots_in_this_room, lambda x: x.life < 0.3)

等等，您甚至可以使用此类量词回答非常复杂的问题。当然，Python 中没有无限列表（嘿，它不是 Haskell :)），但是 Python 的列表推导非常实用。

你有自己喜欢的列表理解结构吗？

PS：我想知道，为什么大多数人倾向于不回答问题而是批评所提供的示例？问题实际上是关于最喜欢的列表理解构造。

Answer 1

any和all是2.5标准Python的一部分。无需制作您自己的这些版本。此外，如果可能，any 和all 的官方版本会缩短评估，从而提高性能。您的版本始终遍历整个列表。

如果您想要一个接受谓词的版本，请使用这样的东西，利用现有的 any 和 all 函数：

def anyWithPredicate(predicate, l): return any(predicate(x) for x in l) 
def allWithPredicate(predicate, l): return all(predicate(x) for x in l) 

不过，我并不特别认为需要这些功能，因为它并不能真正节省很多打字时间。

此外，使用您自己的同名但行为不同的函数隐藏现有的标准 Python 函数是一种不好的做法。

Answer 2

列表推导式（简称 LC）比等价的生成器表达式（简称 GE，即使用圆括号代替方括号，在一次，而不是“一开始就全部批量”）。

有时，您可以通过“投资”额外的内存来一次保存所有列表来获得一点额外的速度，这取决于一个或另一个版本的 Python 上的优化和垃圾收集的变幻莫测，但这几乎不会带来实质性的额外用处LC vs GE。

本质上，与 GE 相比，要从 LC 中获得大量额外的使用，您需要在序列上本质上需要“不止一次通过”的用例。在这种情况下，GE 将要求您每次生成序列一次，而使用 LC，您可以生成一次序列，然后对其执行多次传递（只需支付一次生成成本）。如果 GE / LC 基于一个不能轻易重启的底层迭代器（例如，一个实际上是 Unix 管道的“文件”），多代也可能会出现问题。

例如，假设您正在阅读一个非空的打开文本文件f，其中包含一堆（文本表示）由空格分隔的数字（包括这里和那里的换行符、空行等）。您可以使用 GE 将其转换为数字序列：

G = (float(s) for line in f for s in line.split())

或信用证：

L = [float(s) for line in f for s in line.split()]

哪个更好？取决于你用它做什么（即用例！）。如果你想要的只是总和，sum(G) 和 sum(L) 也可以。如果你想要平均值， sum(L)/len(L) 对列表很好，但对生成器不起作用——考虑到“重新启动 f”的困难，为了避免中间列表，你必须做类似的事情：

tot = 0.0
for i, x in enumerate(G): tot += x
return tot/(i+1)

没有任何地方像return sum(L)/len(L) 那样活泼、快速、简洁和优雅。

请记住，sorted(G) 确实返回了一个列表（不可避免地），因此在这种情况下，L.sort()（就地）是大致等价的—— sorted(L) 将是多余的（因为现在你有 两个列表）。因此，当需要排序时，由于简洁，通常可能首选生成器。

总而言之，由于 L 等同于 list(G)，因此很难对通过标点符号（方括号而不是圆括号）而不是单个、简短、可发音且明显的单词来表达它的能力感到非常兴奋像list;-)。这就是 LC 的全部内容——list(some_genexp)...的基于标点符号的语法快捷方式...！

Answer 3

这个解决方案隐藏了内置函数，这通常是一个坏的想法。然而，使用感觉相当 Pythonic，并且它保留了原始功能。

请注意，有几种方法可以根据测试进行优化，包括将导入移到模块级别并将 f 的默认值更改为 None 并对其进行测试，而不是像我一样使用默认 lambda。

def any(l, f=lambda x: x):
    from __builtin__ import any as _any
    return _any(f(x) for x in l)

def all(l, f=lambda x: x):
    from __builtin__ import all as _all
    return _all(f(x) for x in l)

只是把它放在那里以供考虑，看看人们对做一些可能很肮脏的事情有何看法。

Answer 4

供您参考，python 3.x 中模块 itertools 的 documentation 列出了一些非常不错的生成器函数。