Python 中除了 lambda 函数能实现一句话程序, 还有什么方式能够实现呢?

引言

我们都知道 python 中使用 lambda 函数能够实现一句话程序,一句话能实现复杂功能,是一件多么炫酷的事情.但也是有利有弊的,至少一句话代码虽然简洁,但可读性不好,毕竟现实中都是多人合作编程,结对编程也是很多人提倡的,所以代码不只是要让机器看懂,同时也要让人读明白.

说到这里也许很多初学者还不知道什么是 lambda 函数,在 Python 中，lambda 函数就是我们使用 lambda 关键字来声明的一个匿名函数，这就是为什么我们将它们称为“lambda 函数”。匿名函数是指没有声明函数名称的函数。尽管它们在语法上看起来不同，lambda 函数的行为方式与使用 def 关键字声明的一般函数相同。lambda 和普通的函数相比，就是省去了函数名称而已，同时这样的匿名函数，又不能共享在别的地方调用。以下是 Python 中 lambda 函数的特点:

lambda 函数可以接受任意数量的参数，但函数只能包含一个表达式。表达式是 lambda 函数执行的一段代码，它可以返回任何值，也可以不返回任何值。lambda 函数可以返回函数对象。从语法上讲，lambda 函数只能有一个表达式。举个例子:

lambda 匿名函数的格式：冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的为表达式。

普通函数:

def f(x):    return x+2print f(4)

lambda 函数:

g = lambda x : x+2print g(4)

开发中不太建议使用 lambda 函数；任何能够使用它们的地方，都可以定义一个单独的普通函数来进行替换。使用它的时候要注意场景,我可以将它们用在需要封装特殊的、非重用代码上，避免令我的代码充斥着大量单行函数。

上面只是简单的举例,lambda 还能把更多的语句写成一句话函数,不过 lambda 不是我们今天的重点.我们今天要说的是 Python 的推导式.

推导式又叫解析式,Python 推导式是一种 Python 独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。

Python 支持各种数据结构的推导式：

1. 列表(list)推导式

2. 字典(dict)推导式

3. 集合(set)推导式

4. 元组(tuple)推导式

接下来我们通过和普通写法来对比来学习推导式

列表推导式

用一个表达式创建或控制一个有规律列表

列表推导式格式为：

[表达式 for 变量 in 列表] [out_exp_res for out_exp in input_list]
或者 
[表达式 for 变量 in 列表 if 条件][out_exp_res for out_exp in input_list if condition]

语法解析:

1. out_exp_res：列表生成元素表达式，可以是有返回值的函数。

2. for out_exp in input_list：迭代 input_list 将 out_exp 传入到 out_exp_res 表达式中。

3. if condition：条件语句，可以过滤列表中不符合条件的值。

例子:过滤掉长度小于或等于 3 的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母：

推导式写法:

names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith']new_names = [name.upper()for name in names if len(name)>3]print(new_names)

普通写法:

new_names2 = []for name in names:    if len(name) > 3:        new_names2.append(name.upper())
print(new_names2)

这就是列表推导式，很简洁。上面对比看起来其实与 for 循环写法差不多。但推导式的好处是:不需要像 for 循环那样，先定义一个列表，然后在循环中编写如何把结果放入列表的代码。可以节省不必要的内存开销

字典推导式

快速合并列表为字典或提取字典中目标数据

字典推导式的格式:

{ key_expr: value_expr for value in collection }或{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }

例子:使用字符串及其长度创建字典

推导式的写法:

listdemo = ['Zhangsan','Lisi', 'Wangwu']# 将列表中各字符串值为键，各字符串的长度为值，组成键值对newdict = {key:len(key) for key in listdemo}print(newdict)#结果:'Zhangsan': 8, 'Lisi': 4, 'Wangwu': 6}

普通写法:

listdemo = ['Zhangsan','Lisi', 'Wangwu']newdict2 = {}for key in listdemo:    newdict2[key] = len(key)print(newdict2)

集合推导式

集合有数据去重功能

集合推导式基本格式：

{ expression for item in Sequence }或{ expression for item in Sequence if conditional }

例子:判断不是 hel 的字母并输出：

推导式的写法:

seta = {x for x in 'helracheladhelbrheahl' if x not in 'hel'}print(seta)#结果:{'d', 'r', 'b', 'c', 'a'}

普通写法:

seta2 = set()for x in 'helracheladhelbrheahl':    if x not in 'hel':        seta2.add(x)
print(seta2)

元组推导式

元组推导式可以利用 range 区间、元组、列表、字典和集合等数据类型，快速生成一个满足指定需求的元组。

元组推导式格式：

(expression for item in Sequence )或(expression for item in Sequence if conditional )

元组推导式和列表推导式的用法也完全相同，只是元组推导式是用 () 圆括号将各部分括起来，而列表推导式用的是中括号 []，另外元组推导式返回的结果是一个生成器对象。

例子:生成一个包含数字 1~9 的元组：

推导式的写法:

a = (x for x in range(1,10))print(a) #结果:<generator object <genexpr> at 0x0000000002606BA0>print(tuple(ta)) #结果:(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

普通写法:

ta2 = tuple()for x in range(1,10):    ta2 = (ta2 + (x,))
print(ta2)#结果:(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

从上面的两种写法可以看出,虽然转成元组结果一样,但是推导式的写法默认返回的是一个生成器对象

总结

对于开发来说,推导式一种更高效更简洁的处理序列方式,但是他也有可读性不好的缺点,所以使用时一定要注意使用场景.在正确的场景使用或许能有事半功倍的效果.