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Python编程技巧连接列表的八种操作方法
Python 语言里有许多(而且是越来越多)的高级特性,是 Python 发烧友们非常喜欢的。在这些人的眼里,能够写出那些一般开发者看不懂的高级特性,就是高手,就是大神。
但你要知道,在团队合作里,炫技是大忌。
为什么这么说呢?我说下自己的看法:
越简洁的代码,越清晰的逻辑,就越不容易出错;
在团队合作中,你的代码不只有你在维护,降低别人的阅读/理解代码逻辑的成本是一个良好的品德
简单的代码,只会用到最基本的语法糖,复杂的高级特性,会有更多的依赖(如语言的版本)
该篇是「炫技系列」的第三篇内容,在这个系列里,我将总结盘点一下,我所见过的那些炫技操作。在这里,如果你是 Python 发烧友,你可以学到一些写出超酷的代码书写技巧。同时,看了这些内容,对你在阅读别人的代码时,也许会有些帮助。
- 最直观的相加
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> list01 + list02 + list03
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
使用 + 对多个列表进行相加,你应该懂,不多说了。
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借助 itertools
itertools 在 Python 里有一个非常强大的内置模块,它专门用于操作可迭代对象。
在前面的文章中也介绍过,使用 itertools.chain() 函数先可迭代对象(在这里指的是列表)串联起来,组成一个更大的可迭代对象。
最后你再利用 list 将其转化为 列表。
>>> from itertools import chain
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> list(chain(list01, list02))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
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使用 * 解包
在 Python 炫技操作:合并字典的七种方法 提到了使用 ** 可解包字典。
与它相似的,使用 * 可以解包列表。 * 和 ** 常用在函数定义时,设置可变参数。
现在我将它单独拿出来用在多个列表的合并。
示例如下:
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>>
>>> [*list01, *list02]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
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使用 extend
在字典中,使用 update 可实现原地更新,而在列表中,使用 extend 可实现列表的自我扩展。
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>>
>>> list01.extend(list02)
>>> list01
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
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使用列表推导式
Python 里对于生成列表、集合、字典,有一套非常 Pythonnic 的写法。
那就是列表解析式,集合解析式和字典解析式,通常是 Python 发烧友的最爱,那么今天的主题:列表合并,列表推导式还能否胜任呢?
当然可以,具体示例代码如下:
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> [x for l in (list01, list02, list03) for x in l]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
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使用 heapq
heapq 是 Python 的一个标准模块,它提供了堆排序算法的实现。
该模块里有一个 merge 方法,可以用于合并多个列表,如下所示
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> from heapq import merge
>>>
>>> list(merge(list01, list02, list03))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
``
要注意的是,heapq.merge 除了合并多个列表外,它还会将合并后的最终的列表进行排序。
>>> list01 = [2,5,3]
>>> list02 = [1,4,6]
>>> list03 = [7,9,8]
>>>
>>> from heapq import merge
>>>
>>> list(merge(list01, list02, list03))
[1, 2, 4, 5, 3, 6, 7, 9, 8]
>>>
它的效果等价于下面这行代码:
sorted(itertools.chain(*iterables))
如果你希望得到一个始终有序的列表,那请第一时间想到 heapq.merge,因为它采用堆排序,效率非常高。但若你不希望得到一个排过序的列表,就不要使用它了。
- 借助魔法方法
在之前的文章里,把魔法方法介绍得很全。
非常全的通俗易懂 Python 魔法方法指南(上)
非常全的通俗易懂 Python 魔法方法指南(下)
其中有一个魔法方法是 add,实际 上当我们使用第一种方法 list01 + list02 的时候,内部实际上是作用在 add 这个魔法方法上的.
所以以下两种方法其实是等价的
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>>
>>> list01 + list02
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
>>>
>>> list01.__add__(list02)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
借用这个魔法特性,我们可以 reduce 这个方法来对多个列表进行合并,示例代码如下
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> from functools import reduce
>>> reduce(list.__add__, (list01, list02, list03))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
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使用 yield from
在很早的一篇文章里(并发编程08|深入理解yield from语法),我很详细的介绍了 yield from 意义及使用方法。
在 yield from 后可接一个可迭代对象,用于迭代并返回其中的每一个元素。
因此,我们可以像下面这样自定义一个合并列表的工具函数。
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> def merge(*lists):
... for l in lists:
... yield from l
...
>>> list(merge(list01, list02, list03))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
看到这里,有没有涨姿势了,学了这么久的 Python ,没想到合并列表还有这么多的方法。本篇文章的主旨,并不在于让你全部掌握这 7 种合并列表的方法,实际上,你只要选用一种最顺手的方式即可。
但是在协同工作中,或者在阅读他人代码时,你不可避免地会碰到各式各样的写法,这时候你能下意识的知道这是在做合并列表的操作,那这篇文章就是有意义的。
以上就是Python编程技巧连接列表的八种操作方法的详细内容,更多关于Python连接列表操作的资料请关注其它相关文章!
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_36338224/article/details/105543095