Ce message a été rendu public dans le cadre de la Blogathon sur la science des données introduction Dans ce billet, nous étudierons les listes par compréhension Python et comment les utiliser. Les sujets que nous aborderons dans cet article sont les suivants: Quelle est la différence entre la compréhension de liste et la boucle For en Python? Syntaxe des compréhensions de liste en Python Différence entre les fonctions Lambda et les compréhensions de liste Conditionnels dans la compréhension de liste Boucles imbriquées dans la liste des compréhensions en Python Points clés sur la compréhension des listes Plus d'exemples de compréhension de liste Source de l'image: Google images Quelle est la différence entre la compréhension de liste et la boucle for en Python? Supposons que nous aspirons à séparer les lettres du mot "une analyse" et ajouter les lettres comme éléments d'une liste. La principale chose qui me vient à l'esprit serait d'utiliser la boucle for. Exemple 1: utiliser la boucle For pour parcourir une chaîne lettres_séparées = [] pour lettre dans 'analytique': lettres_séparé(lettre) imprimer(lettres_séparées) Production: [ 'une', 'n', 'une', 'l', 'et', 't', 'je', 'c', 's'] Explication du code: Dans cet exemple, nous allons diviser la chaîne en fonction des caractères et stocker tous ces caractères dans une nouvelle liste.
Par exemple: – [i for i in range (5)] -> Dans ce cas, la sortie de l'expression est simplement la variable i elle-même et par conséquent nous ajoutons sa sortie à la liste tandis que i itère de 0 à 4. Ainsi, la sortie serait -> [0, 1, 2, 3, 4] Mais dans notre cas, l'expression elle-même est une compréhension de liste. Par conséquent, nous devons d'abord résoudre l'expression, puis ajouter sa sortie à la liste. expression = [j pour j dans la plage (5)] -> La sortie de cette expression est la même que l' exemple discuté ci-dessus. D'où l'expression = [0, 1, 2, 3, 4]. Maintenant, nous ajoutons simplement cette sortie jusqu'à ce que la variable i itère de 0 à 4, ce qui donnerait un total de 5 itérations. Par conséquent, la sortie finale serait simplement une liste de la sortie de l' expression ci – dessus répétée 5 fois.
Un bon développeur cherchera toujours à augmenter sa productivité avec le temps. Il existe des astuces python qui permettent d' optimiser le code. Une de ces astuces est la compréhension de liste ( ou liste en compréhension ou list comprehension). L'idée est simple: simplifier le code pour le rendre plus lisible et donc plus rapide à écrire et plus simple à maintenir.
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