生成式
    三元表达式
        res = 条件成立时返回的值 if 条件 else 条件不成立时返回的值
    列表生成式
        [expr for i in iterable if condition]
            文件 单词总数
                len([word for line in f for m in line.split()])
            文件 字符总数
                sum([len(word) for line in f for m in line.split()])
            [y if cond else x for i in iterable if condition]
                for前面的if ... else是表达式，而for后面的if是过滤条件，不能带else
    字典生成式
        {key:value for i in iterable if condition}
    集合生成式
        {expr for i in iterable if condition}
    生成器生成式
        (expr for i in iterable if condition)

一、三元表达式

三元表达式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，语法如下

res = 条件成立时返回的值 if 条件 else 条件不成立时返回的值

针对下述场景

def max2(x,y):
    if x > y:
        return x
    else:
        return y

res = max2(1,2)

用三元表达式可以一行解决

x=1
y=2
res = x if x > y else y # 三元表达式

案例

# 案例
# [1,2,3,4,5,6,7,8] 前三个数不变，后面的数都平方

a =[]
for n,m in enumerate(range(1,9)):
    if n <3:
        a.append(m)
    else:
        a.append(pow(m,2))

print(a) #[1, 2, 3, 16, 25, 36, 49, 64]

#改写三元表达式
# m if n <3 else pow(m,2)看着一个成体，添加到列表
res = [m if n <3 else pow(m,2) for n,m in enumerate(range(1,9))]
print(res) #[1, 2, 3, 16, 25, 36, 49, 64]

二、列表生成式

列表生成式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，用来快速生成列表，语法如下

精简语法：[expr for i in iterable if condition]

• expr 表达式
• condition 条件

[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]

#类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
            if condition2
                ...
                for itemN in iterableN:
                    if conditionN:
                        res.append(expression)

在一个列表生成式中，for前面的if ... else是表达式，而for后面的if是过滤条件，不能带else

# 列表生成式
# 语法： [expr for i in iterable if condition]

# L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None] ，将里面的所有英文小写
L = ['Hello', 'World', 18, 'Apple', None]

L= [i.lower() if isinstance(i,str) else  i for i in L]
print(L)  # ['hello', 'world', 18, 'apple', None]

三、生成器生成式

创建一个生成器对象有两种方式，一种是调用带yield关键字的函数，另一种就是生成器表达式，与列表生成式的语法格式相同，只需要将[]换成()，即：

(expr for i in iterable if condition)

对比列表生成式返回的是一个列表，生成器表达式返回的是一个生成器对象

>>> [x*x for x in range(3)]
[0, 1, 4]
>>> g=(x*x for x in range(3))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x101be0ba0>

对比列表生成式，生成器表达式的优点自然是节省内存（一次只产生一个值在内存中）

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g) #抛出异常StopIteration

如果我们要读取一个大文件的字节数，应该基于生成器表达式的方式完成

# 案例 统计文件有多少个字符

# 方式一
with open("dedai.txt","rt",encoding="utf-8") as f:
    res = 0
    for line in f:
        res += len(line)

print(res)

# 方式2
with open("dedai.txt","rt",encoding="utf-8") as f:
    res = sum([len(line) for line in f ])

print(res)

# 方式3:效率最高
with open("dedai.txt","rt",encoding="utf-8") as f:
    g = (len(line) for line in f ) # 生成器创建的时候，里面的个数是0个，只有next()调完才知道长度
    res = sum(g)
    print(res)

四、其他推导式

如下图：

image.png