学习python笔记一：列表解析与生成器表达式的比较、应用与建议

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/maosilu_ICE/article/details/79883889

先看一道数学题：

'''

计算<1000的，能被3或者5整除的所有自然数的和
'''
x = range(1000)


# 第一种方法
li = []
for i in x :
    if i%3==0 or i%5==0:
        li.append(i)


s = sum(li)
print(s)


# 第二种方法：列表解析
print(sum([i for i in x if i%3==0 or i%5==0]))


# 第三种方法：生成器表达式，不会占用太多的内存空间
'''
生成器表达式：
A generator object in python is something like a lazy list. The elements are only evaluated as soon as you iterate over them.
生成器表达式并不真正创建数字列表，而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”（yield）出来。
生成器表达式使用了“惰性计算”（lazy evaluation，也有翻译为“延迟求值”，我以为这种按需要调用（call by need）的方式翻译为惰性更好一些），只有在检索时才能被赋值（evaluated），
所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。
'''
print(sum((i for i in x if i%3==0 or i%5==0)))


'''
建议：
（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。代码如下：
for item in sequence :
process(item)


（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。
例如复制一个列表时，使用：L1 = list(L) 即可
不必使用：L1 = [x for x in L]

（3）如果需要对每个元素都调用并且返回结果时，应使用 L1 = map(f, L)，而不是 L1 = [f(x) for x in L]

'''