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Python基础之关于表达式
初识表达式：
优雅、清晰和务实是python的核心价值观，如果想通过操作和处理一个序列（或其他的可迭代对象）来创建一个新
的列表时可以使用列表解析（List comprehensions）和生成表达式，通过这两个操作，我们可以看到这三个观点是如何
在python中和谐统一起来的。
一、三元表达式：
#定义阶段
def my_max(x,y): #定义一个比较两个参数大小的函数
max = x if x > y else y #用三元表达式表示
print(max) #打印最大值
#调用阶段
my_max(1,2) #按位置传入参数x=1，y=2
----------以下是输出结果-----------
2
二、列表表达式：
在需要改变列表而不是需要新建某列表时，可以使用列表解析。列表解析表达式为：
[expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if judging condition]
第一种语法：首先迭代iterable里所有内容，每一次迭代，都把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应
用该iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。
第二种语法：加入了判断语句，只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应用该
iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。
实例如下：
l=[‘egg%s‘ %i for i in range(8)] #没有判断条件的形式
print(l)
l1=[‘egg%s‘ %i for i in range(8) if i > 4] #有判断条件的形式
print(l1)
----------以下是输出的结果------------
[‘egg0‘, ‘egg1‘, ‘egg2‘, ‘egg3‘, ‘egg4‘, ‘egg5‘, ‘egg6‘, ‘egg7‘] #列表l的结果
[‘egg5‘, ‘egg6‘, ‘egg7‘] #列表l1的结果
以上例子不用列表表达式的话，代码如下：
l = [] #定义l为空列表
for i in range(8):
l.append(‘egg%s‘%i) #往空列表追加内容
print(l) #打印输出
-----------------------------输出结果------------------------------
[‘egg0‘, ‘egg1‘, ‘egg2‘, ‘egg3‘, ‘egg4‘, ‘egg5‘, ‘egg6‘, ‘egg7‘]
----------------以下是有判断条件的-----------------
l1 = [] #定义l为空列表
for i in range(8):
if i > 4 :
l1.append(‘egg%s‘%i) #往空列表追加内容
print(l1) #打印输出
------------输出结果------------
[‘egg5‘, ‘egg6‘, ‘egg7‘]
下面来一段相对复杂的代码：
要求：将下面列表l和字符串s里的元素都一一搭配起来。
l = [1,2,3,4]
s = "hello"
l1 = []
-----------下面是没有判断条件的-----------
for i in l : #循环列表l
for j in s: #循环字符串s
t = (i,j) #将得到的值赋值给t
l1.append(t) #将t追加到空列表l1
print(l1) #打印输出
--------------------------------输出结果----------------------------------
[(1, ‘h‘), (1, ‘e‘), (1, ‘l‘), (1, ‘l‘), (1, ‘o‘), (2, ‘h‘), (2, ‘e‘), (2, ‘l‘), (2, ‘l‘), (2, ‘o‘), (3, ‘h‘), (3, ‘e‘), (3, ‘l‘), (3, ‘l‘), (3, ‘o‘), (4, ‘h‘), (4, ‘e‘), (4, ‘l‘), (4, ‘l‘), (4, ‘o‘)]
---------------------------下面是有判断条件的------------------------------
for i in l : #循环列表l
if i > 2 : #加上判断条件
for j in s: #循环字符串s
t = (i,j) 将得到的值赋值给t
l1.append(t) #将t追加到空列表l1
print(l1) #打印输出
-------------------输出结果-------------------
[(3, ‘h‘), (3, ‘e‘), (3, ‘l‘), (3, ‘l‘), (3, ‘o‘), (4, ‘h‘), (4, ‘e‘), (4, ‘l‘), (4, ‘l‘), (4, ‘o‘)]
下面用列表表达式来执行：
l = [1,2,3,4] s = "hello" l1 = [(i,j) for i in l for j in s] print(l1) --------------------------------输出结果-------------------------------- [(1, ‘h‘), (1, ‘e‘), (1, ‘l‘), (1, ‘l‘), (1, ‘o‘), (2, ‘h‘), (2, ‘e‘), (2, ‘l‘), (2, ‘l‘), (2, ‘o‘), (3, ‘h‘), (3, ‘e‘), (3, ‘l‘), (3, ‘l‘), (3, ‘o‘), (4, ‘h‘), (4, ‘e‘), (4, ‘l‘), (4, ‘l‘), (4, ‘o‘)] -------------------------下面是有判断条件的------------------------------- l1 = [(i,j) for i in l if i > 2 for j in s] print(l1) ---------------------输出结果------------------------ [(3, ‘h‘), (3, ‘e‘), (3, ‘l‘), (3, ‘l‘), (3, ‘o‘), (4, ‘h‘), (4, ‘e‘), (4, ‘l‘), (4, ‘l‘), (4, ‘o‘)]
三、生成器表达式：
在应用场景中当序列过长， 而每次只需要获取一个元素时，应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。生
成器表达式的语法和列表解析一样，只不过生成器表达式是被()括起来的，而不是[]，如下：
[expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if judging condition]
语法同上面列表解析，此处略。
实例如下：
g = ("egg%s"%i for i in range(8) if i > 3) #有判断条件的生成器表达式
print(g)
print(next(g)) #手动next1
print(next(g)) #手动next2
for i in g: #自动在g里使用next方法
print(i) #打印结果
--------------------------以下输出结果------------------------------
<generator object <genexpr> at 0x0000000002532D58> #生成器g的内存地址
egg4 #手动next1结果
egg5 #手动next1结果
egg6 #使用for循环的结果，因为迭代器是一次性的，so，会接着上面打印
egg7 #使用for循环的结果
说明：
1、当需要只是执行一个循环的时候尽量使用循环而不是列表解析，这样更符合python提倡的直观性。
2、当有内建的操作或者类型能够以更直接的方式实现的，不要使用列表解析。
3、当序列过长， 而每次只需要获取一个元素时，使用生成器表达式。
4、列表解析的性能相比要比map要好，实现相同功能的for循环效率最差（和列表解析相比差两倍）。
5、列表解析可以转换为 for循环或者使用map（其中可能会用到filter、lambda函数）表达式，但是列表解析更
为简单明了，后者会带来更复杂和深层的嵌套。
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