- 第 1 章 安装 Python
- 1.2. Windows 上的 Python
- 1.3. Mac OS X 上的 Python
- 1.4. Mac OS 9 上的 Python
- 1.5. RedHat Linux 上的 Python
- 1.6. Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7. 从源代码安装 Python
- 1.8. 使用 Python 的交互 Shell
- 1.9. 小结
- 第 2 章 第一个 Python 程序
- 2.2. 函数声明
- 2.3. 文档化函数
- 2.4. 万物皆对象
- 2.5. 代码缩进
- 2.6. 测试模块
- 第 3 章 内置数据类型
- 3.2. List 介绍
- 3.3. Tuple 介绍
- 3.4. 变量声明
- 3.5. 格式化字符串
- 3.6. 映射 list
- 3.7. 连接 list 与分割字符串
- 3.8. 小结
- 第 4 章 自省的威力
- 4.2. 使用可选参数和命名参数
- 4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.4. 通过 getattr 获取对象引用
- 4.5. 过滤列表
- 4.6. and 和 or 的特殊性质
- 4.7. 使用 lambda 函数
- 4.8. 全部放在一起
- 4.9. 小结
- 第 5 章 对象和面向对象
- 5.2. 使用 from module import 导入模块
- 5.3. 类的定义
- 5.4. 类的实例化
- 5.5. 探索 UserDict: 一个封装类
- 5.6. 专用类方法
- 5.7. 高级专用类方法
- 5.8. 类属性介绍
- 5.9. 私有函数
- 5.10. 小结
- 第 6 章 异常和文件处理
- 6.2. 与文件对象共事
- 6.3. for 循环
- 6.4. 使用 sys.modules
- 6.5. 与 Directory 共事
- 6.6. 全部放在一起
- 6.7. 小结
- 第 7 章 正则表达式
- 7.2. 个案研究:街道地址
- 7.3. 个案研究:罗马字母
- 7.4. 使用{n,m} 语法
- 7.5. 松散正则表达式
- 7.6. 个案研究: 解析电话号码
- 7.7. 小结
- 第 8 章 HTML 处理
- 8.2. sgmllib.py 介绍
- 8.3. 从 HTML 文档中提取数据
- 8.4. BaseHTMLProcessor.py 介绍
- 8.5. locals 和 globals
- 8.6. 基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7. 给属性值加引号
- 8.8. dialect.py 介绍
- 8.9. 全部放在一起
- 8.10. 小结
- 第 9 章 XML 处理
- 9.2. 包
- 9.3. XML 解析
- 9.4. Unicode
- 9.5. 搜索元素
- 9.6. 访问元素属性
- 9.7. Segue
- 第 10 章 Scripts 和 Streams
- 10.2. 标准输入、输出和错误
- 10.3. 缓冲节点查询
- 10.4. 查找节点的直接子节点
- 10.5. 通过节点类型创建独立的处理句柄 Creating separate handlers by node type
- 10.6. 处理命令行参数
- 10.7. 全部放在一起
- 10.8. 小结
- 第 11 章 HTTP Web 服务
- 11.2. 避免通过 HTTP 重复地获取数据
- 11.3. HTTP 的特性
- 11.4. 调试 HTTP web 服务
- 11.5. 设置 User-Agent
- 11.6. 处理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7. 处理重定向
- 11.8. 处理被压缩的数据
- 11.9. 全部放在一起
- 11.10. 小结
- 第 12 章 SOAP Web 服务
- 12.2. 安装 SOAP 库
- 12.3. 步入 SOAP
- 12.4. SOAP 网络服务查错
- 12.5. WSDL 介绍
- 12.6. 以 WSDL 进行 SOAP 内省
- 12.7. 搜索 Google
- 12.8. SOAP 网络服务故障排除
- 12.9. 小结
- 第 13 章 单元测试
- 13.2. 深入
- 13.3. 介绍 romantest.py
- 13.4. 正面测试(Testing for success)
- 13.5. 负面测试(Testing for failure)
- 13.6. 完备性检测(Testing for sanity)
- 第 14 章 以测试优先为原则的编程
- 14.2. roman.py, 第 2 阶段
- 14.3. roman.py, 第 3 阶段
- 14.4. roman.py, 第 4 阶段
- 14.5. roman.py, 第 5 阶段
- 第 15 章 重构
- 15.2. 应对需求变化
- 15.3. 重构
- 15.4. 后记
- 15.5. 小结
- 第 16 章 有效编程(Functional Programming)
- 16.2. 找到路径
- 16.3. 过滤已访问列表
- 16.4. 关联已访问列表
- 16.5. 数据中心思想编程
- 16.6. 动态导入模块
- 16.7. 全部放在一起
- 16.8. 小结
- 第 17 章 动态函数
- 17.2. plural.py, 第 1 阶段
- 17.3. plural.py, 第 2 阶段
- 17.4. plural.py, 第 3 阶段
- 17.5. plural.py, 第 4 阶段
- 17.6. plural.py, 第 5 阶段
- 17.7. plural.py, 第 6 阶段
- 17.8. 小结
- 第 18 章 性能优化
- 18.2. 使用 timeit 模块
- 18.3. 优化正则表达式
- 18.4. 优化字典查找
- 18.5. 优化列表操作
- 18.6. 优化字符串操作
- 18.7. 小结
- 附录 A. 进一步阅读
- 附录 B. 五分钟回顾
- 附录 C. 技巧和窍门
- 附录 D. 示例清单
- 附录 E. 修订历史
- 附录 F. 关于本书
- 附录 G. GNU Free Documentation License
- G.1. Applicability and definitions
- G.2. Verbatim copying
- G.3. Copying in quantity
- G.4. Modifications
- G.5. Combining documents
- G.6. Collections of documents
- G.7. Aggregation with independent works
- G.8. Translation
- G.9. Termination
- G.10. Future revisions of this license
- G.11. How to use this License for your documents
- 附录 H. Python license
- H.B. Terms and conditions for accessing or otherwise using Python
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3.6. 映射 list
3.6. 映射 list
Python 的强大特性之一是其对 list 的解析, 它提供一种紧凑的方法, 可以通过对 list 中的每个元素应用一个函数, 从而将一个 list 映射为另一个 list。
例 3.24. List 解析介绍
>>> li = [1, 9, 8, 4] >>> [elem*2 for elem in li] [2, 18, 16, 8] >>> li [1, 9, 8, 4] >>> li = [elem*2 for elem in li] >>> li [2, 18, 16, 8]
为了便于理解它, 让我们从右向左看。 li 是一个将要映射的 list。Python 循环遍历 li 中的每个元素。对于每个元素均执行如下操作, 首先临时将其值赋给变量 elem, 然后 Python 应用函数 elem*2 进行计算, 最后将计算结果追加到要返回的 list 中。 | |
需要注意是, 对 list 的解析并不改变原始的 list。 | |
将一个 list 的解析结果赋值给对其映射的变量是安全的。不用担心存在竞争情况或任何古怪事情的发生。Python 会在内存中创建新的 list, 当对 list 的解析完成时, Python 将结果赋给变量。 |
声明位于 第 2 章 的函数 buildConnectionString 对 list 的解析:
["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()]
首先, 注意到您调用了dictionary params 的 items 函数。这个函数返回一个 dictionary 中所有数据的 tuple 的 list。
例 3.25. keys, values 和 items 函数
>>> params = {"server":"mpilgrim", "database":"master", "uid":"sa", "pwd":"secret"} >>> params.keys() ['server', 'uid', 'database', 'pwd'] >>> params.values() ['mpilgrim', 'sa', 'master', 'secret'] >>> params.items() [('server', 'mpilgrim'), ('uid', 'sa'), ('database', 'master'), ('pwd', 'secret')]
Dictionary 的 keys 方法返回一个所有键的 list。这个 list 没按 dictionary 定义的顺序输出 (记住, 元素在 dictionary 中是无序的), 但它是一个 list。 | |
values 方法返回一个所有值的 list。这个 list 以 keys 返回的 list 顺序输出, 所以对于所有的 n, params.values()[n] == params[params.keys()[n]] 。 | |
items 方法返回一个形如 (key, value) 的 tuple 的 list。这个 list 包括 dictionary 中所有的数据。 |
现在让我们看一看 buildConnectionString 做了些什么。它接收一个 list, params.items(), 通过对每个元素应用字符串格式化将其映射为一个新 list。这个新 list 将拥有与 params.items() 相同的元素数量, 在新 list 中的每个元素都将包含从 dictionary params 来的一个键和与其关联值的字符串。
例 3.26. buildConnectionString 中的 list 解析
>>> params = {"server":"mpilgrim", "database":"master", "uid":"sa", "pwd":"secret"} >>> params.items() [('server', 'mpilgrim'), ('uid', 'sa'), ('database', 'master'), ('pwd', 'secret')] >>> [k for k, v in params.items()] ['server', 'uid', 'database', 'pwd'] >>> [v for k, v in params.items()] ['mpilgrim', 'sa', 'master', 'secret'] >>> ["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()] ['server=mpilgrim', 'uid=sa', 'database=master', 'pwd=secret']
请注意我们正在使用两个变量对 list params.items() 进行遍历。这是 多变量赋值 的另一种用法。params.items() 的第一个元素是 ('server', 'mpilgrim'), 所以在 list 解析的第一次遍历中, k 将为 'server', v 将为 'mpilgrim'。在本例中, 我们忽略了返回 list 中 v 的值, 而只包含了 k 的值, 所以这个 list 解析最后等于 params.keys()。 | |
这里我们做着相同的事情, 但是忽略了 k 的值, 所以这个 list 解析最后等于 params.values()。 | |
用一些简单的 字符串格式化 将前面两个例子合并起来 , 我们就得到一个包括了 dictionary 中每个元素的 key-value 对的 list。这个看上去有点象程序的 输出结果, 剩下的就只是将这个 list 中的元素接起来形成一个字符串了。 |
进一步阅读
- Python Tutorial 讨论了另一种方法来映射 list 使用内置的 map 函数。
- Python Tutorial 展示了如何 嵌套 list 的 list 解析。
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