三元表达式

python中的 3元表达式是对 if...else... 语句的一种简写~；这个在很多时候都非常有用，而且可以使代码简单且易于维护。

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x = 3
y = 4

if x > y:
    res = x
else:
    res = y

上述代码若使用 3元表达式，if...else...语句可以简写成一行

x = 4
y = 3
res = x if x > y else y

上述例子中，3元表达式最左边的 x 和最右边的 y 可以写成任意的表达式

x = 4
y = 3
res = 'aaa' if x > y else 'bbb'

列表解析

-- 类表解析示例

列表解析（list comprehension），一般会配合 for 循环，以比较优雅的方式生成列表，大大减少代码量，且增强了代码的可读性~

s = []
for i in 'hello':
    s.append(i.upper()) 
print(s)

输出结果：
['H', 'E', 'L', 'L', 'O']

上述代码若使用列表解析，可使用如下代码替换，输出结果一致：

s = [i.upper() for i in 'hello']
print(s)

说明：for 循环得到的每一个元素返回给 for 前面的 i 变量，然后执行 upper 函数，将执行结果以列表的形式返回~。相比于 for 循环，列表解析的语法由 c语言实现，性能会有所提升~

-- 添加条件判断

列表解析中，for 循环后面亦可添加 条件语句，筛选出满足条件的元素：

lst = [1,2,60,67,34,78,98,70,89]
print([i for i in lst if i > 50])

输出结果：
[60, 67, 78, 98, 70, 89]

总结一下列表解析的语法：

[expression for item1 in iterable1 if condition1
                    for item2 in iterable2 if condition2
                    .....
                    for itemN in iterableN if conditionN
        ]

绝大多数的情况，列表解析仅使用一层循环，即：

[expression for item in iterable if condition]

-- 结合三元表达式

上面已经给出列表解析的语法，for 循环前面的 expression 可以是一个变量，也可以是一个表达式，看如下示例，列表中的×××（int）原样取出，若是浮点类型（float），则进行四舍五入后取出：

a = [1,2,3.2,1.3,5.9]
res = [i if isinstance(i, int) else int(round(i)) for i in a]

res : [1, 2, 3, 1, 6]

这里 for 循环前的 expression 是一个三元表达式，判断语句在三元表达式中实现~

-- 全0列表

for 循环前的 expression 也可以是一个 常量，例如要获取一个固定长度的，且都是某个值的列表：

lst = [0 for i in range(10)]    # 长度为10，全为0 的列表

lst : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

-- 复杂的列表解析

列表解析多层 for 循环示例，读取列表中每个单词的字母，并生成一个新的列表：

lst = ['hello', 'kitty']
res = [l for word in lst for l in word]

res : ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'k', 'i', 't', 't', 'y']

如上示例可能一下子难以理解，根据列表解析的语法：

[expression for item1 in iterable1 if condition1
                    for item2 in iterable2 if condition2
                    .....
                    for itemN in iterableN if conditionN
        ]

类似于

res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
             if condition2:
                ......
                for itemN in iterableN:
                     if conditionN:
                            res.append(expression)

如上示例使用 for 循环表示：

res = []
for word in lst:
    for l in word:
        res.append(l)

print(res)

输出结果：
['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'k', 'i', 't', 't', 'y']

列表解析并没有降低代码的可读性，且缩小了代码量、提升了性能，但是若其中出现多层 for 循环嵌套，可能会降低代码的可读性，不易于理解~

生成器表达式

列表解析会一次性生成所有的数据到内存中，然后生成列表对象，这样不适用于迭代大量的数据。 而生成器表达式正好解决了这个问题~
生成器表达式的语法与列表解析的语法类似，即外面的中括号 换成括号即可：

语法：
(expression for item1 in iterable1 if condition1
                    for item2 in iterable2 if condition2
                    .....
                    for itemN in iterableN if conditionN
       )

示例：
>>> g = (i for i in range(100))
>>> g
 at 0x00000288D8C9A308>

若使用生成器表达式，所有的数据不会一次性全部加载到内存中，而是按照从前向后的顺序，用到一个加载一个。当数据量比较大时，更节省内存~

import time

start_time = time.time()
g = (i for i in range(100000000))
stop_time = time.time()
print('run time is %s' % (stop_time - start_time))

print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出结果：
run time is 0.0        # 得到生成器 g 的用时~
0
1
2

同样的数据量使用列表解析，会消耗相当长的时间，若是再加几个0，程序可能就会卡住：

import time

start_time = time.time()
lst = [i for i in range(100000000)]
stop_time = time.time()
print('run time is %s' % (stop_time - start_time))

lst_iter = lst.__iter__()
print(next(lst_iter))
print(next(lst_iter))
print(next(lst_iter))

输出结果：
run time is 5.407538890838623     # 生成列表的时长
0
1
2

当然生成器表达式也有缺点，由于生成器表达式返回的是一个生成器，所以若要迭代所有的元素，只能从前往后挨个迭代；而列表解析返回的是列表，可以根据索引立即返回指定位置的元素~

gen = (i for i in range(100))
# print(gen[10])             # 错误

lst = [i for i in range(100)]
print(lst[10])                  # 没有问题

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