Python：コレクション、パート4/4：式ジェネレーター、リストジェネレーター、セット、およびディクショナリーのすべて

目次：

1.定義と分類

1.1何と理由

• 式ジェネレータは、要素のコレクションを生成し、あるタイプのコレクションを別のタイプに変換するコンパクトで便利な方法のために設計されています。
• 生成または変換のプロセスでは、条件を適用して要素を変更することができます。
• 式ジェネレーターは構文糖衣であり、使用しないと解決できない問題を解決しません。

1.2式ジェネレータを使用する利点

• 通常のループでの生成よりも短くて便利な構文。
• map（）、filter（）、およびlambda関数の同時使用を組み合わせた機能的アナログよりも理解しやすく読みやすい構文。
• 一般に、特にコード内に同様の操作が多数ある場合は、タイピングが速く、読みやすくなります。

1.3分類と機能

• ジェネレーター式-生成される括弧内の式は、各反復で規則に従って新しい要素を作成します。
• コレクションジェネレータ -リスト内包ジェネレータ、辞書内包ジェネレータ、集合内包ジェネレータの総称。

2.構文

理解に重要な一般原則：

• 入力はイテレータです。ジェネレータ関数、式ジェネレータ、コレクションなどがあり、その反復をサポートするオブジェクトです。
• 条件は、要素が最終的な式に入るフィルターであり、要素がそれを満たさない場合はスキップされます。
• 最終式は、選択された各アイテムを出力前に変換したもの、または単に変更せずに出力したものです。

2.1基本構文

list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] #       list_b = [x for x in list_a] #       print(list_b) # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] print(list_a is list_b) # False -   ! 

2.2フィルタリングの条件を追加する

 # if x % 2 == 0 -     2   -   list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] list_b = [x for x in list_a if x % 2 == 0] print(list_b) # [-2, 0, 2, 4] 

 list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] list_b = [x for x in list_a if x % 2 == 0 and x > 0] #   x,       print(list_b) # [2, 4] 

2.3式に要素処理を追加する

 list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] list_b = [x**2 for x in list_a] print(list_b) # [4, 1, 0, 1, 4, 9, 16, 25] 

 list_a = ['a', 'abc', 'abcde'] list_b = [len(x) for x in list_a] print(list_b) # [1, 3, 5] 

2.4分岐式

• 分岐条件は、イテレータの後ではなく前に書き込まれます。
• この場合、if-elseは式を実行する前のフィルターではなく、式自体の分岐です。つまり、変数は既にフィルターを通過していますが、条件に応じてさまざまな方法で処理できます。

 list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] list_b = [x if x < 0 else x**2 for x in list_a] #  x- -  x,    -   x print(list_b) # [-2, -1, 0, 1, 4, 9, 16, 25] 

 list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] list_b = [x**3 if x < 0 else x**2 for x in list_a if x % 2 == 0] #         #          ,      print(list_b) # [-8, 0, 4, 16] 

 list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] list_b = [] for x in list_a: if x % 2 == 0: if x < 0: list_b.append(x ** 3) else: list_b.append(x ** 2) print(list_b) # [-8, 0, 4, 16] 

2.5読みやすさの改善

 numbers = range(10) # Before squared_evens = [n ** 2 for n in numbers if n % 2 == 0] # After squared_evens = [ n ** 2 for n in numbers if n % 2 == 0 ] 

3. forループの形式と関数の形式のアナログ

3.1リストジェネレーターを使用したソリューション

 numbers = range(10) squared_evens = [n ** 2 for n in numbers if n % 2 == 0] print(squared_evens) # [0, 4, 16, 36, 64] 

3.2。 forループを使用したソリューション

 numbers = range(10) squared_evens = [] for n in numbers: if n % 2 == 0: squared_evens.append(n ** 2) print(squared_evens) # [0, 4, 16, 36, 64] 

3.3。 関数を使用したソリューション。

 numbers = range(10) squared_evens = map(lambda n: n ** 2, filter(lambda n: n % 2 == 0, numbers)) print(squared_evens) # <map object at 0x7f661e5dba20> print(list(squared_evens)) # [0, 4, 16, 36, 64] # :  Python 2   squared_evens   ,   Python 3 «map object»,        list() 

4.ジェネレーター式

 list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] my_gen = (i for i in list_a) # - print(next(my_gen)) # -2 -     print(next(my_gen)) # -1 -     

ジェネレーター式の機能

1. 括弧なしでジェネレータを書くことはできません -これは構文エラーです。
   

    # my_gen = i for i in list_a # SyntaxError: invalid syntax 

   
   
2. 関数に渡すとき、追加の括弧はオプションです
   

    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] my_sum = sum(i for i in list_a) # my_sum = sum((i for i in list_a)) #    print(my_sum) # 12 

   
   
3. len （）関数で長さを取得できません
   

    # my_len = len(i for i in list_a) # TypeError: object of type 'generator' has no len() 

   
   
4. print （）で要素を印刷できません
   

    print(my_gen) # <generator object <genexpr> at 0x7f162db32af0> 

   
   
5. 式ジェネレータを通過した後、 空のままになることに注意してください！
   

    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] my_gen = (i for i in list_a) print(sum(my_gen)) # 12 print(sum(my_gen)) # 0 

   
   
6. ジェネレータ式は無限にすることができます。
   

    import itertools inf_gen = (x for x in itertools.count()) #    0 to ! 

   そのようなジェネレーターを使用するときは注意してください。正しく使用しないと、「効果」は無限ループのようになります。
   
   
7. スライスはジェネレーター式には適用できません ！
   

    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] my_gen = (i for i in list_a) my_gen_sliced = my_gen[1:3] # TypeError: 'generator' object is not subscriptable 

   
   
8. ジェネレーターから、 目的のコレクションを簡単に取得できます 。 これについては、次の章で詳しく説明します。

5.標準コレクションの生成

5.1ジェネレーター式からコレクションを作成する

1. 割り当てられた変数の完成したジェネレーター式をコレクション作成関数に渡します。
   
   

    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] my_gen = (i for i in list_a) # - my_list = list(my_gen) print(my_list) # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] 

   
   
2. 呼び出された関数の括弧内にジェネレーター式を直接記述して、コレクションを作成します。
   
   

    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] my_list = list(i for i in list_a) print(my_list) # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] 

   
   
   タプル、多数、および不変の多数についても同じことが言えます。

    #  my_tuple = tuple(i for i in list_a) print(my_tuple) # (-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5) #  my_set = set(i for i in list_a) print(my_set) # {0, 1, 2, 3, 4, 5, -1, -2} #   my_frozenset = frozenset(i for i in list_a) print(my_frozenset) # frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, -1, -2}) 

5.2特別なコレクションジェネレーターの構文

1. リスト内包表記ジェネレータ
   
   

    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] my_list = [i for i in list_a] print(my_list) # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] 

   
   括弧を四角で書かないでください！
   
   

    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] my_list = [(i for i in list_a)] print(my_list) # [<generator object <genexpr> at 0x7fb81103bf68>] 

   
   
2. 内包表記ジェネレーターを設定する
   
   

    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] my_set= {i for i in list_a} print(my_set) # {0, 1, 2, 3, 4, 5, -1, -2} -   

   
   
3. 辞書理解
   辞書反転
   
   

    dict_abc = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 3} dict_123 = {v: k for k, v in dict_abc.items()} print(dict_123) # {1: 'a', 2: 'b', 3: 'd'} #  ,   ""!     , #     ,    . 

   
   リストからの辞書：
   

    list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] dict_a = {x: x**2 for x in list_a} print(dict_a) # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, -2: 4, -1: 1, 5: 25} 

   
   重要 ！ このようなディクショナリ作成構文は中括弧でのみ機能し、 ジェネレータ式はこのように作成できません。これにはわずかに異なる構文が使用されます（コメントのヘルプのlongclapsに感謝します）。
   

    # dict_gen = (x: x**2 for x in list_a) # SyntaxError: invalid syntax dict_gen = ((x, x ** 2) for x in list_a) #   -   # dict_a = dict(x: x**2 for x in list_a) # SyntaxError: invalid syntax dict_a = dict((x, x ** 2) for x in list_a) #     @longclaps 

   
   

5.3ライン生成

 list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] #     .join()       my_str = ''.join(str(x) for x in list_a) print(my_str) # -2-1012345 

6.頻度と部分検索

6.1 enumerate（）の使用

 for i, x in enumerate(iterable) 

 list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] list_d = [(i, x) for i, x in enumerate(list_a)] print(list_d) # [(0, -2), (1, -1), (2, 0), (3, 1), (4, 2), (5, 3), (6, 4), (7, 5)] 

 list_a = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] list_e = [x for i, x in enumerate(list_a, 1) if i % 3 == 0] print(list_e) # [0, 3] 

enumerate（）関数の重要な機能：

1. enumerate（）関数を呼び出すための2つのオプションがあります。
   • 2番目のパラメーターなしの列挙（イテレーター）は0からカウントされます。
   • enumerate（iterator、start）-startの値からカウントを開始します。 たとえば、0ではなく1からカウントする必要がある場合に便利です。
   
   
2. enumerate（）は、現在の反復子要素のシリアル番号と値のタプルを返します。 式ジェネレータの結果のタプルは、次の2つの方法で取得できます。
   • （i、j）for i、j in enumerate（反復子）-最初のペアの括弧が必要です！
   • 列挙内のペアのペア（mylist）-すぐにカップルで作業します
   
   
3. インデックスは、後で条件を渡したかどうかに関係なく、 処理されたすべての要素に対して考慮されます ！
   
   

    first_ten_even = [(i, x) for i, x in enumerate(range(10)) if x % 2 == 0] print(first_ten_even) # [(0, 0), (2, 2), (4, 4), (6, 6), (8, 8)] 

   
   
4. enumerate（）関数はコレクションの一部の内部属性にアクセスせず、処理された要素のカウンターを実装するだけです。したがって、インデックス付けされていない順序付けられていないコレクションに使用されることを妨げるものはありません。
   
   
5. enumerate（）カウンターによって結果に含まれる要素の数を制限する場合（たとえば、i <10の場合）、イテレーターは完全に処理されますが、巨大なコレクションの場合は非常にリソースを消費します。 この問題の解決策については、サブセクション「反復可能な部分の列挙」で説明します。

6.2反復可能部分の列挙。

 import itertools first_ten = (itertools.islice((x for x in range(1000000000) if x % 2 == 0), 10)) print(list(first_ten)) # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 

 import time import itertools #       start_time = time.time() first_ten = (itertools.islice((x for x in range(100) if x % 2 == 0), 10)) print(list(first_ten)) # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] elapsed_time = time.time() - start_time print(elapsed_time) # 3.409385681152344e-05 #       start_time = time.time() first_ten = (itertools.islice((x for x in range(100000000) if x % 2 == 0), 10)) print(list(first_ten)) # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] elapsed_time = time.time() - start_time print(elapsed_time) # 1.1205673217773438e-05 #        range()    6 , #        

7.ネストされたループとジェネレーター

7.1ネストされたループ

7.1.1ループが独立した反復子を通過するループの入れ子

 rows = 1, 2, 3 cols = 'a', 'b' my_dict = {(col, row): 0 for row in rows for col in cols} print(my_dict) # {('a', 1): 0, ('b', 2): 0, ('b', 3): 0, ('b', 1): 0, ('a', 3): 0, ('a', 2): 0} 

 my_dict['b', 2] = 10 #     - print(my_dict['b', 2]) # 10 -     - 

 rows = 1, 2, 3, -4, -5 cols = 'a', 'b', 'abc' #       my_dict = { (col, row): 0 #     -    for row in rows if row > 0 #    for col in cols if len(col) == 1 #   } print(my_dict) # {('a', 1): 0, ('b', 2): 0, ('b', 3): 0, ('b', 1): 0, ('a', 3): 0, ('a', 2): 0} 

 rows = 1, 2, 3, -4, -5 cols = 'a', 'b', 'abc' my_dict = {} for row in rows: if row > 0: for col in cols: if len(col) == 1: my_dict[col, row] = 0 print(my_dict) # {('a', 1): 0, ('b', 2): 0, ('b', 3): 0, ('b', 1): 0, ('a', 3): 0, ('a', 2): 0} 

7.1.2内側のループが外側のループの結果に従うループのネスト

 matrix = [[0, 1, 2, 3], [10, 11, 12, 13], [20, 21, 22, 23]] #     : flattened = [n for row in matrix for n in row] print(flattened) # [0, 1, 2, 3, 10, 11, 12, 13, 20, 21, 22, 23] 

 flattened = [] for row in matrix: for n in row: flattened.append(n) print(flattened) 

 import itertools flattened = list(itertools.chain.from_iterable(matrix)) #  @iMrDron #      #       . flattened = sum(a, []) #  @YuriM1983 # sum(a, [])   (O(n^2)) #           

7.2ネストされたジェネレーター

7.2.1-ジェネレーター内のネストされたジェネレーター-2次元の2つの1次元

 w, h = 5, 3 #      matrix = [[0 for x in range(w)] for y in range(h)] print(matrix) # [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]] 

 matrix = [] for y in range(h): new_row = [] for x in range(w): new_row.append(0) matrix.append(new_row) print(matrix) # [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]] 

 #       ( -    ) matrix[0][0] = 1 matrix[1][3] = 3 print(matrix) # [[1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 3, 0], [0, 0, 0, 0, 0]] #      x, y = 1, 3 print(matrix[x][y]) # 3 

7.2.2-ジェネレーター内のネストされたジェネレーター-2次元から2次元

 matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]] 

 squared = [[cell**2 for cell in row] for row in matrix] print(squared) # [[1, 4, 9, 16], [25, 36, 49, 64], [81, 100, 121, 144]] 

 squared = [] for row in matrix: new_row = [] for cell in row: new_row.append(cell**2) squared.append(new_row) print(squared) # [[1, 4, 9, 16], [25, 36, 49, 64], [81, 100, 121, 144]] 

7.3-ジェネレーターを反復処理するジェネレーター

 list_a = [x for x in range(-2, 4)] #      , #       range(-2, 4) list_b = [x**2 for x in list_a] 

 list_c = [x**2 for x in [x for x in range(-2, 4)]] print(list_c) # [4, 1, 0, 1, 4, 9] 

 list_c = [t + t ** 2 for t in (x ** 3 + x ** 4 for x in range(-2, 4))] 

8.範囲の使用（）

range（）関数の特徴：

• ほとんどの場合、必要な回数だけforループを開始するためにrange（）関数が使用されます。 たとえば、上記の例のマトリックス生成を参照してください。
  
  
• Python 3では、range（）は、アクセスされるたびに次の要素を返すジェネレーターを返します。
  
  
• 使用されるパラメーターは 、スライスのパラメーターと似ています （1つのパラメーターを持つ最初の例を除く）。
  
  
  • 範囲（停止）-この場合、0から停止1まで。
  • 範囲（開始、停止）-上記の例と同様ですが、ゼロ以外の開始を指定できますが、負の値も指定できます。
  • 範囲（開始、停止、ステップ）-ステップパラメーターを追加します。負の値を指定して、逆の順序で繰り返します。
  
  
• Python 2には2つの関数がありました：
  
  
  • 範囲（...）は、Python 3の式リスト（範囲（...））に似ています。つまり、反復子は生成されず、すぐに作成できるリストが生成されます。つまり、セクション4で説明したメモリ不足の問題はすべて関連しており、Python 2で非常に慎重に使用する必要があります。
  • xrange（...）-Python 3のrange（...）と同様に機能し、バージョン3から除外されました。

 print(list(range(5))) # [0, 1, 2, 3, 4] print(list(range(-2, 5))) # [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4] print(list(range(5, -2, -2))) # [5, 3, 1, -1] 

9.付録1.追加の例

9.1いくつかのリストの順次通過

 import itertools l1 = [1,2,3] l2 = [10,20,30] result = [l*2 for l in itertools.chain(l1, l2)] print(result) # [2, 4, 6, 20, 40, 60] 

9.2マトリックス転置

 matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]] 

 transposed = [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] print(transposed) # [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]] 

 transposed = [] for i in range(len(matrix[0])): new_row = [] for row in matrix: new_row.append(row[i]) transposed.append(new_row) print(transposed) # [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]] 

 transposed = list(map(list, zip(*matrix))) print(transposed) # [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]] 

9.3営業日のみを選択するタスク

 #     1  31     days = [d for d in range(1, 32)] #      weeks = [days[i:i+7] for i in range(0, len(days), 7)] print(weeks) # [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21], [22, 23, 24, 25, 26, 27, 28], [29, 30, 31]] #       5  ,   work_weeks = [week[0:5] for week in weeks] print(work_weeks) # [[1, 2, 3, 4, 5], [8, 9, 10, 11, 12], [15, 16, 17, 18, 19], [22, 23, 24, 25, 26], [29, 30, 31]] #      -   wdays = [item for sublist in work_weeks for item in sublist] print(wdays) # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 29, 30, 31] 

 #     1  31     days = [d for d in range(1, 32)] wdays6 = [wd for (i, wd) in enumerate(days, 1) if i % 7 != 0] #   7-  #   6      : wdays5 = [wd for (i, wd) in enumerate(wdays6, 1) if i % 6 != 0] print(wdays5) # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 29, 30, 31] #  ,        if  , #   ,  12-    6,      2  ! #     @sophist: days = [d + 1 for d in range(31) if d % 7 < 5] 

10. 2.

1. 
   
   
   :

   
   
   
   
2. , , SQL Excel .
   
   
   :

    squared_evens = [n ** 2 # SELECT for n in numbers # FROM if n % 2 == 0] # WHERE 

   
   
3. UPD fireSparrow : Python — PythonQL, .
   
   
4. , .
   
   
5. ( ).
   

ディスカッションに招待します。

• 私がどこかで間違えたか、重要なことを考慮しなかった場合-コメントを書いてください。重要なコメントは、著者名を示す記事の後半に追加されます。
• 明確でない点があり、説明が必要な場合は、コメントに質問を書いてください。または、私または他の読者が答えを出すと、答えのある実用的な質問が後で記事に追加されます。