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摘要

代码存在参考，如有不适，侵删。
所有知识的总结都放置一个代码片中。
知识点涵盖：列表，字典，集合，生成器推导式。
补充知识点有：生成器的简单理解、is和==的区别（我只是通俗的说明而已，需要参考较为专业的博客理解）。

代码

# 基本格式
'''variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2]'''
# out_exp_res:　　列表生成元素表达式，可以是有返回值的函数。
# for out_exp in input_list：　　迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。
# if out_exp == 2： 根据条件过滤哪些值可以。

# 列表推导式（1）
multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)
# Output: [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

# 列表推导式（2）
def squared(x):
    return x*x
multiples = [squared(i) for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)
#  Output: [0, 9, 36, 81, 144, 225, 324, 441, 576, 729]

# 使用()生成generator
# 将俩表推导式的[]改成()即可得到生成器。
multiples = (i for i in range(30) if i % 3 is 0)
print(type(multiples))
#  Output: <type 'generator'>


# 字典推导式(1)---大小写key合并
mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
mcase_frequency = {
    # 字典的get(key,default=none)
    k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0)  # lower()将大写字母转化为小写的方法 upper() 小写转化为大写的方法
    for k in mcase.keys()
    if k in ['a' ,'b']
}
print(mcase_frequency)
#  Output: {'a': 17, 'b': 34}


# 字典推导式（2）----快速更换key和value
mcase = {'a': 10, 'b': 34}
mcase_frequency = {v: k for k, v in mcase.items()}
print(mcase_frequency)
#  Output: {10: 'a', 34: 'b'}

# 集合推导式
# 它们跟列表推导式也是类似的。 唯一的区别在于它使用大括号{}
squared = {x**2 for x in [1, 1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])

# 参考 https://www.cnblogs.com/wushuaishuai/p/7738118.html

补充1（关于is和==的区别）

简单理解的话就是— is 比较的id是否相同，== 代表看上去相同即可。
举个例子：不可变类型的数据 is和 ==没有什么区别，但是可变类型的时候is为False时 == 可能为True。

补充2（关于生成器）

生成器知识点很多，简单理解就是：当你需要数据的时候，它就会生成，不会占用过多的内存空间（一个巨大的列表是会占到很多内存的）。
一般都会和Iterable这个类有关联（isinstance()函数可“追溯起源”），函数中有yield关键字。（yield关键字可以理解，暂停一下，返回点东西，再回来执行代码（协程最重要的原理）；协程：利用程序延迟的时间去做事情的一种方式。）
可迭代对象一定有__iter__方法，但是不一定有__next__方法，没有__next__方法的话那么就不能被遍历的；next()方法就是在调用__next__方法，这个方法里有什么？当然是yield关键字啦。
如何最简单的得到一个生成器？将列表生成器的[]换成（）即可。

最后：

本文仅服务作者，看官酌情理解。

总结：Python中的各种推导式及相关知识点拓展

摘要

代码

补充1（关于is和==的区别）

补充2（关于生成器）

最后：

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