将没有返回值的方法应用于列表的每个元素

Question

有没有办法在列表理解中使用没有返回值的方法，例如 random.shuffle ？

>>> import pprint
>>> import random
>>> 
>>> L = [ random.shuffle(range(5)) for x in range(5)]
>>> 
>>> print L
[None, None, None, None, None]

这是将 random.shuffle 方法应用于列表中每个项目的 for 循环：

>>> L = [ range(5) for x in range(5) ]
>>> pprint.pprint(L)
[[0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4]]
>>> for element in L:
...     random.shuffle(element)
... 
>>> pprint.pprint(L)
[[2, 0, 3, 1, 4],
 [2, 0, 1, 4, 3],
 [4, 1, 3, 0, 2],
 [1, 2, 4, 3, 0],
 [1, 3, 0, 2, 4]]

我可以使用 map，它的副作用是对原始列表进行打乱，但返回一个 None 列表，

>>> L = [ range(5) for x in range(5) ]
>>> pprint.pprint(L)
[[0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4]]
>>> map(random.shuffle, L)
[None, None, None, None, None]
>>> pprint.pprint(L)
[[3, 0, 4, 1, 2],
 [2, 3, 0, 1, 4],
 [2, 3, 1, 4, 0],
 [4, 2, 0, 3, 1],
 [1, 3, 0, 2, 4]]

就像使用使用 shuffle 进行列表理解：

>>> L = [ range(5) for x in range(5) ]
>>> pprint.pprint(L)
[[0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4]]
>>> L1 = [ random.shuffle(x) for x in L ]
>>> pprint.pprint(L1)
[None, None, None, None, None]
>>> pprint.pprint(L)
[[1, 4, 0, 2, 3],
 [0, 4, 1, 3, 2],
 [2, 3, 4, 0, 1],
 [4, 1, 0, 2, 3],
 [2, 0, 4, 3, 1]]

关于堆栈溢出的许多问题和答案已经指出，使用 map 或 lc 来消除副作用是不好的做法。我想知道是否有任何正确的方法可以在列表理解中使用没有返回值的方法。

编写一个方法来包装非返回方法是唯一的方法：

>>> def shuffled(L):
...     ret_val = L[:]
...     random.shuffle(ret_val)
...     return ret_val
... 
>>> L = [ shuffled(range(5)) for x in range(5)]
>>> pprint.pprint(L)
[[2, 1, 0, 4, 3],
 [4, 0, 3, 1, 2],
 [4, 2, 3, 0, 1],
 [1, 0, 4, 2, 3],
 [2, 4, 3, 0, 1]]
>>> 

Answer 1

无列表推导式旨在与具有返回值的函数一起使用。这就是它们的语义定义的方式：

列表推导式提供了简洁的
无需求助即可创建列表的方法
使用map()、filter()和/或
拉姆达。结果列表定义
通常比列表更清晰
使用这些结构构建。每个
列表理解由一个
表达式后跟 for 子句，
然后是零个或多个 for 或 if 子句。
结果将是一个列表
从评估表达式
for 和 if 子句的上下文
跟随它。

读完本文后，应该清楚“来自没有返回值的函数的列表理解”是一个矛盾的说法。

只需使用 for 循环即可实现“一次性”的操作：

import random
L = []
for x in range(5):
  l = range(5)
  random.shuffle(l)
  L.append(l)

干净、简单。您的 shuffled 函数也很好，并且可以用于列表理解。

Answer 2

伊莱说得很对。但我会选择更简洁的东西：

import random

L = [range(5) for each in xrange(5)]
for each in L:
    random.shuffle(each)

[edit]

OTOH，你可以使用random.sample()：

from random import sample

xr = xrange(5)
L = [sample(xr, 5) for each in xr]