Списковые включения (list comprehension)
Списковые включения в Python являются краткими синтаксическими конструкциями. Их можно использовать для создания списков из других списков, применяя функции к каждому элементу в списке. В этом разделе объясняется и демонстрируется использование этих выражений.
Примеры
Замечания
Включения — это синтаксические конструкции, которые определяют структуры данных или выражения, уникальные для конкретного языка. Правильное использование включений переосмысливает их в понятные выражения. В качестве выражений их можно использовать:
- в правой части присвоений
- в качестве аргументов для вызова функций
- в теле лямбда-функции
- как отдельный оператор. (Например: [ print(x) для x в диапазоне (10)])
Примеры списковых включений
Списковые включения
Списковое включение создает новый list , применяя выражение к каждому элементу итерируемого. Наиболее простой формой является:
Также есть необязательное условие if:
Каждый <element> в <iterable> подключается к <expression> если (необязательно) <условие> имеет значение true.Все результаты сразу возвращаются в новый список. Генератор включений вычисляет медленно, а списковые включения оценивают весь итератор — занимая память, пропорционально длине итератора.
Чтобы создать список квадратов целых чисел:
Выражение for устанавливает x для каждого значения по очереди из (1, 2, 3, 4) . Результат выражения x * x добавляется во внутренний список. Внутренний список присваивается переменным квадратам после завершения.
Помимо ускорения (как описано здесь), списковые включения примерно эквивалентны следующему циклу for:
Выражение, применяемое к каждому элементу, может быть настолько сложным, насколько это необходимо:
Условие Else
else можно использовать в списковых включениях, но нужно следить за синтаксисом. Условие if или else следует использовать перед циклом for , а не после:
Обратите внимание, что здесь используется другая языковая конструкция, условное выражение, которое само по себе не является частью синтаксиса включения. Учитывая, что if после for…in является частью спискового включения и используется для фильтрации элементов из исходного кода.
Двойная итерация
Порядок двойной итерации [. for x in . for y in . ] является природным или контр-логичным. Эмпирическое правило это следовать циклу for :
Это может быть сжат в одну строку, как [str(x) for i in range(3) for x in foo(i)]
Встроенная мутация и другие побочные эффекты
Прежде чем использовать списковые включения, нужно понять разницу между функциями, вызываемыми для их побочных эффектов (мутирующие или встроенные функции), которые обычно возвращают None , и функции , которые возвращают интересное значение.
Многие функции (особенно чистые функции) просто берут объект и возвращают какой-то объект. Встроенная функция изменяет существующий объект, это называется побочным эффектом. Другие примеры включают операции ввода и вывода, такие как print.
list.sort() сортирует список на месте (это означает , что он изменяет исходный список) и возвращает значение None .Следовательно, это не будет работать так, как со списковыми включениями:
Вместо sorted() возвращает отсортированный list , а не сортировку на месте:
Допускается использование включений для побочных эффектов, таких как ввод-вывод или встроенных функций. Тем не менее лучше использовать цикл for . Так это работает в Python 3:
Вместо этого используйте:
В некоторых ситуациях функции побочных эффектов подходят для списковых включений. У random.randrange() есть побочный эффект изменения состояния генератора случайных чисел, но он также возвращает интересное значение. Кроме того, next() может вызываться на итераторе.
Следующий генератор случайных значений не является чистым, но имеет смысл, поскольку генератор случайных значений сбрасывается каждый раз, когда вычисляется выражение:
Пробелы в списках
Более сложные списки могут быть очень длинными или становиться менее читабельными. В приведённых примерах это встречается не так часто, но можно разбить списковые включения на несколько строк следующим образом:
Избегайте повторяющихся и тяжёлых операций с использованием условий
Рассмотрим пример следующего спискового включения:
Это приводит к двум вызовам f(x) для 1000 значений x : один вызов для генерации значения, а другой для проверки условия if . Если f(x) является особенно тяжёлой операцией, это может существенно повлиять на производительность. Но хуже всего, если вызов f() имеет побочные эффекты, он может привести к неожиданным результатам.
Вместо этого вы должны оценивать тяжёлую операцию только один раз для каждого значения x , генерируя промежуточную итерацию (генераторное выражение) следующим образом:
Или, используя эквивалентный map :
Другой способ, который может сделать код более читабельным — поместить частичный результат ( v в предыдущем примере) в итерацию (например, список или кортеж), а затем выполнить итерацию по нему. Поскольку v будет единственным элементом в итерации, в результате мы имеем ссылку на вывод нашей медленной функции, вычисляемой только один раз:
Однако на практике логика кода может быть более сложной, и важно, чтобы код был читабельным. Как правило, лучше использовать отдельную функцию генератора вместо сложной однострочной:
Другой способ предотвратить многократное вычисление f(x) — это использовать декоратор @functools.lru_cache() (Python 3.2+) для f(x). Поскольку вывод f для ввода x уже был вычислен один раз, второй вызов функции исходного спискового включения будет таким же быстрым, как поиск по словарю. Этот подход использует запоминание для повышения эффективности, что сравнимо с использованием выражений генератора.
Скажем, вы должны сгладить список
Одним из методов может быть:
Ярлыки, основанные на + (включая подразумеваемое использование в сумме), по необходимости, O(L^2), где L — подсписки — как промежуточный результат продолжает увеличиваться, на каждом шаге новый объект списка промежуточных результатов резервируется, и все элементы в предыдущем промежуточном результате должны быть скопированы (а также несколько новых добавлены в конце). Поэтому для простоты скажем, что у вас есть L-подсписков с I элементов в каждом: первые I элементы копируются L-1 раз, вторые I-элементы L-2 раза и т.д .; общее количество копий равно I, умноженному на сумму x для x от 1 до L, т.е. I*(L**2)/2.
Списковое включение только генерирует список один раз, и копирует каждый элемент также ровно один раз.
Изменение типов в списке
Пример
Количественные данные часто считываются в виде строк, которые должны быть преобразованы в числовые типы перед обработкой. Типы всех элементов списка могут быть преобразованы с помощью функции списковых включений или функции map() .
Включения с участием кортежей
Пример
Условие for списковых включений может указывать более одной переменной:
Это как обычный цикл for:
Нужно обратить внимание, что если начинающее включение является кортежем, его необходимо заключить в скобки:
Подсчет вхождений с использованием включений
Пример
Когда мы хотим подсчитать количество элементов в итерации, которые удовлетворяют некоторому условию, мы можем использовать включение для создания идиоматического синтаксиса:
Основная концепция такова:
- Перебирать элементы в диапазоне (1000).
- Объедините все необходимые if условия.
- Используйте 1 в качестве выражения, чтобы вернуть 1 для каждого элемента, который соответствует условиям.
- Суммируйте все 1 , чтобы определить количество предметов, которые соответствуют условиям.
Примечание: здесь мы не собираем 1 в списке (обратите внимание на отсутствие квадратных скобок), но мы передаём их непосредственно функции суммирования, которая их суммирует. Это генератор выражений, который похож на включения.
Словарь включений
Пример
Словарь включений аналогичен списковым включениям, за исключением того, что он создаёт объект словаря вместо списка.
это просто еще один способ написания:
Как и в случае со списком, мы можем использовать условный оператор внутри словаря включения, чтобы получить только элементы словаря, удовлетворяющие заданному критерию.
Или переписать с помощью генераторного выражения.
Начиная со словаря и используя словарь в качестве фильтра пары ключ-значение
Переключение ключа и значения словаря (инвертировать словарь)
если вы хотели поменять местами ключи и значения, вы можете использовать несколько подходов в зависимости от вашего стиля кодирования:
Объединение словарей
Объедините словари и при необходимости переопределите старые значения с помощью вложенного словаря включений.
Примечание: словарь включений был добавлен в Python 3.0 и перенесён в версию 2.7+, в отличие от списочных включений, которые были добавлены в 2.0. Версии <2.7 могут использовать генераторное выражение и встроенную функцию dict() для имитации поведения словаря включений.
Генераторные выражения
Пример
Генераторное выражение очень похоже на списки. Основное отличие состоит в том, что оно не создаёт полный набор результатов сразу; он создаёт объект генератора, который затем может быть повторён.
Например, посмотрите различия в коде:
Примечание: В Python 3, range просто возвращает генератор. Для получения дополнительной информации см Различия между функциями дальности и xrange например.
Сценарии использования
Генераторные выражения вычисляются лениво, что означает, что они генерируют и возвращают каждое значение только тогда, когда генератор повторяется. Это может пригодиться при переборе больших наборов данных, без создания дубликатов набора данных в памяти:
Другим распространенным вариантом использования является недопущение итерации по всей итерации когда не требуется. В этом примере элемент извлекается из удаленного API с каждой итерацией get_objects() . Тысячи объектов могут существовать, должны быть найдены один за другим, и нам нужно только знать, существует ли объект, который соответствует шаблону. Используйте генераторное выражение, когда мы видим похожую задачу
Набор включений
Пример
Набор включений аналогичен списку включений и словарю включений, но он создаёт набор, представляющий собой неупорядоченную коллекцию уникальных элементов.
Имейте в виду, что наборы неупорядочены. Это значит, что порядок результатов в наборе может отличаться от того, который представлен в приведённых выше примерах.
Примечание: Набор включений доступен с версии Python 2.7+, в отличие от списка включений, которые были добавлены в 2.0. В Python 2.2 — Python 2.6 функция set() может использоваться с выражением генератора для получения того же результата:
Условные списки
Учитывая список понимание вы можете добавить один или несколько , if условия для фильтрации значений.
Для каждого <element> в <iterable> если <condition> имеет значение True , добавить <expression> (обычно функция <element> ) в возвращаемом списке.
Например, это можно использовать для извлечения только четных чисел из последовательности целых чисел:
Приведенный выше код эквивалентен:
Кроме того , усвоение условного списка вида [e for x in y if c] , где e и c являются выражениями в терминах x ) эквивалентно list(filter(lambda x: c, map(lambda x: e, y)))
Несмотря на предоставление того же результата, обратите внимание на тот факт, что первый пример почти в 2 раза быстрее, чем второй. Для тех , кому любопытно, это хорошее объяснение причин почему.
Обратите внимание , что это совершенно отличается от . if . else . условного выражения (иногда известное как трехкомпонентное выражение ) , которые вы можете использовать для <expression> часть списка понимания. Рассмотрим следующий пример:
Здесь условное выражение — не фильтр, а оператор, определяющий значение, которое будет использоваться для элементов списка:
Это становится более очевидным, если вы объедините его с другими операторами:
Приведенный выше код эквивалентен:
Можно комбинировать тройные выражения и if условия. Тернарный оператор работает с отфильтрованным результатом:
То же самое не могло быть достигнуто только одним троичным оператором:
Смотрите также: фильтры , которые часто обеспечивают достаточную альтернативу условных списковые.
Перечень списков с помощью вложенных циклов
Списки могут использовать вложенный for .Вы можете закодировать любое количество вложенных циклов для внутри списка понимания, и каждый for цикла может иметь дополнительный связанный , if тест. При этом порядок следования for построений такой же порядок , как при написании серии вложенных for заявлений. Общая структура списочных представлений выглядит следующим образом:
Например, следующий код уплощение списка списков с использованием нескольких for операторов:
Можно эквивалентно записать в виде списка с кратной for конструкцией:
Как в расширенной форме, так и в понимании списка, внешний цикл (первый для оператора) идет первым.
В дополнение к более компактному вложенному пониманию также значительно быстрее.
Накладные расходы на вызов функции выше примерно 170ns.
Встроенный , if ы вложены подобным образом , и может происходить в любом положении после первого for :
Ради удобства чтения, однако, вы должны рассмотреть возможность использования традиционного для петель. Это особенно верно, когда вложение глубиной более 2-х уровней и / или логика понимания слишком сложна. многократное понимание списка вложенных циклов может быть подвержено ошибкам или дает неожиданный результат.
Фильтр рефакторинга и map для отображения списка
В filter или map функция часто должна быть заменена списком. Гвидо ван Россум описывает это хорошо в открытом письме в 2005 году :
Следующие строки коды считаются «не рабочими» и будут вызывать ошибки.
Принимая то , что мы узнали из предыдущей цитаты, мы можем сломать эти filter и map выражения в эквивалентных им списковые; также удаление лямбда — функции от каждого — сделать код более читаемым в этом процессе.
Читаемость становится еще более очевидной при работе с цепными функциями. Из-за читабельности, результаты одного map или функции фильтра должны быть переданы в качестве результата следующей; в простых случаях их можно заменить единый список. Кроме того, мы можем легко понять каков результат нашего процесса, где существует большая когнитивная нагрузка при рассуждениях о цепочечном процессе map и filter .
Рефакторинг — краткий справочник
map
Фильтр
где F и P являются функциями , которые соответственно преобразуют входные значения и возвращают bool
Списковые включения с участием кортежей
for пункта в список понимания можно указать более одной переменные:
Это так же , как регулярные for петель:
Однако обратите внимание, что если выражение, начинающее списковое включение, является кортежем, его необходимо заключить в скобки:
Подсчет вхождений
Когда мы хотим подсчитать количество элементов в итерируемом элементе, которые удовлетворяют некоторому условию, мы можем использовать списковое включение для создания идиоматического синтаксиса:
Основная концепция может быть обобщена как:
- Итерации над элементами в range(1000) .
- Сцепить все необходимое , при выполнении условия if .
- Используйте 1 в качестве выражения для возврата 1 для каждого элемента, который соответствует условиям.
- Суммируем все 1 , чтобы определить количество элементов , которые удовлетворяют условиям.
Примечание: Здесь мы не собираем все 1 в одном списке (обратите внимание на отсутствие квадратных скобок), но мы считаем их непосредственно через функцию sum . Это называется выражение генератора, который похож на списковое включение.
Изменение типов в списке
Количественные данные часто считываются в виде строк, которые должны быть преобразованы в числовые типы перед обработкой. Типы всех элементов списка могут быть преобразованы либо в списковом включении или через функцию map() .
Понимание вложенного списка
Включение вложенного списка, в отличие от включения списка с вложенными циклами, являются включение списка в пределах включения списка. Начальным выражением может быть любое произвольное выражение, включая другое включение.
Вложенный пример эквивалентен
Один пример, где вложенное списковое включение может быть использовано для транспонирования матрицы.
Как и вложенные for петель, есть не предел того , как глубоко постижения могут быть вложенными.
Итерация двух или более списков одновременно в пределах понимания списка
Для перебора более двух списков одновременно в списковым включении, можно использовать zip() , как:
Понимание списочных представлений в Python 3
List comprehensions предлагает краткий способ созданияlists на основе существующих списков. При использовании понимания списков списки могут быть построены с использованием любыхiterable, включаяstrings иtuples.
Синтаксически списки состоят из итерации, содержащей выражение, за которым следует предложение for . За этим могут следовать дополнительные предложения for или if , поэтому знакомство сfor loops иconditional statements поможет вам лучше понять смысл списка.
Компоненты списков предоставляют альтернативный синтаксис созданию списков и других последовательныхdata types. В то время как другие методы итерации, такие как циклы for , также могут использоваться для создания списков, понимание списков может быть предпочтительным, поскольку оно может ограничивать количество строк, используемых в вашей программе.
Список Пониманий
В Python списки понимаются так:
Список, или другой итерируемый, присваивается переменной. Дополнительные переменные, которые обозначают элементы в итерируемом объекте, создаются вокруг предложения for . Ключевое слово in используется, как и в циклах for , для перебора iterable .
Давайте рассмотрим пример, который создает список на основе строки:
Здесь новый список присваивается переменной shark_letters , а letter используется для замены элементов, содержащихся в повторяемой строке ‘shark’ .
Чтобы подтвердить, как выглядит новый список shark_letters , мы вызываем его в print() и получаем следующий вывод:
Список, который мы создали с пониманием списка, состоит из элементов в строке ‘shark’ , то есть по одной строке для каждой буквы.
Компоненты списка можно переписать как циклы for , хотя не каждый цикл for можно переписать как понимание списка.
Используя наше понимание списка, которое создало список shark_letters выше, давайте перепишем его как цикл for . Это может помочь нам лучше понять, как работает понимание списка.
При создании списка с помощью цикла for переменная, назначенная списку, должна быть инициализирована пустым списком, как это находится в первой строке нашего блока кода. Затем цикл for выполняет итерацию по элементу, используя переменную letter в повторяемой строке ‘shark’ . В цикле for каждый элемент в строке равенadded to the list with the list.append(x) method.
Переписав понимание списка в виде цикла for , мы получим тот же результат:
Компоненты списков могут быть переписаны как циклы for , а некоторые циклы for могут быть переписаны в виде списков, чтобы сделать код более лаконичным.
Использование условных выражений со списками
При составлении списков можно использовать условные операторы для изменения существующих списков или других последовательных типов данных при создании новых списков.
Давайте посмотрим на пример оператора if , используемого в понимании списка:
Понимание списка использует кортеж fish_tuple как основу для нового списка под названием fish_list . Ключевые слова for и in используются, как и вsection above, а теперь добавлен оператор if . Оператор if говорит, что нужно добавлять только те элементы, которые не эквивалентны строке ‘octopus’ , поэтому новый список принимает только элементы из кортежа, которые не соответствуют ‘octopus’ .
Когда мы запустим это, мы увидим, что fish_list содержит те же строковые элементы, что и fish_tuple , за исключением того факта, что строка ‘octopus’ была опущена:
Поэтому в нашем новом списке есть каждый элемент исходного кортежа, кроме строки, которая исключена условным оператором.
Создаваемый список number_list будет заполнен квадратами значений каждого элемента в диапазоне от 0 до 9if, значение элемента делится на 2. Вывод следующий:
Чтобы еще немного разобраться в том, что делает список, давайте подумаем о том, что было бы напечатано, если бы мы просто вызывали x for x in range(10) . Наша маленькая программа и выходные данные будут выглядеть так:
Генераторы Python
Когда люди ищут про генераторы в Python 3 или Python 2, они имеют в виду либо генераторы словарей, либо просто генераторы. Разница между этими генераторами – существенная: генератор словарей/списков возвращает последовательность объектов, объединенную в список или словарь; обычные генераторы возвращают итераторы, с помощью которых можно хранить огромные последовательности объектов, не забивая при этом память. Ниже мы расскажем про оба вида и объясним, откуда возникла путаница.
Списочные выражения: [], <>
Генераторы списков на самом деле называются списочными выражениями (list comprehension). Именно списочные выражения легли в основу однострочников (one-liners) – сложных однострочных команд, за которые Питон и хвалят, и ругают. Суть: списочные выражения в Python предоставляют возможность запихнуть циклы for с созданием элементов списка или словаря в специальную упрощенную конструкцию. В for цикле можно указать дополнительные условия или еще один цикл.
Итак, что здесь происходит? Скобки [] создают список. Внутри скобок с использованием циклов перебираются некоторые элементы, i in range(10), вместо range(10) можно использовать любой итерируемый объект (в том числе и обычные генераторы, о которых мы будем говорить ниже). Для каждого элемента выполняется некоторое действие, после которого элемент записывается в список, в нашем случае это возведение в квадрат путем умножения i на само себя (никто не мешает написать просто i – в этом случае i будет просто записываться в список). Дополнительно генераторы предоставляют возможность добавить условие, при котором элемент добавляется в список. Это условие проверяется на стадии *i in range 10*, то есть в сгенерированном выше списке будут числа 36, 49, 64, 81 – исходные i от 0 до 5 включительно не пройдут через условие i < 5. Часть … if i > 5 – не обязательная.
Преимущества Python на быстром создании списков не заканчиваются, потому что есть еще быстрое создание словарей, опять же используя цикл. Выглядит списочное выражение для словарей почти так же:
Усложнения связаны непосредственно с архитектурой словарей. В выражении, описанном выше, мы создаем новый словарь из исходного (dict). Для этого мы сначала разбиваем его на кортежи (ключ, значение), для чего можно использовать стандартную библиотеку Python, если точнее – встроенный метод словарей .items(). После этого мы распаковываем кортеж по схеме a, b = (c, d), в результате чего получаем 2 переменные: key и value. Теперь мы в новый словарь помещаем пару «ключ: значение» при условии, что значение – больше 5. Как и в случае со списками, if value > 5 можно пропустить.
Когда вы создаете словарь списочным выражением, очень удобно использовать встроенный метод zip(), который берет произвольное количество итерируемых объектов и разбивает их на кортежи.
Сначала импортируем random, чтобы сгенерировать 2 списка. Генерируем эти самые списки – в customers_id лежат айдишники клиентов в виде строк (результат работы random() нужно явно преобразовывать в str), в customers_cart лежат суммы, на которые эти клиенты закупились на нашем сайте. В реальной жизни эти списки придут вам из какого-нибудь API, но у нас под рукой таких списков нет, так что генерируем их случайно. Теперь создаем словарь, в котором ключами будут id клиентов, а значениями – суммы покупок, при этом учитываются только клиенты, которые закупились более чем на 1000 рублей:
- Поскольку у нас есть 2 списка, а генератору нужно скормить 2 значения, логично будет эти списки объединить в кортеж: zip(customers_id, customers_cart).
- На выходе получаем итерируемый объект из кортежей – отлично, пишем основную конструкцию: key: value for key, value in zip(customers_id, customers_cart).
- Нужно отсечь тех, кто не прошел по сумме – добавляем условие: if value > 1000.
Все, словарь готов.
Например, пример выше можно переписать в 3 строки:
Мы просто поместили внутрь списочного выражения, создающего словарь, еще 2 списочных выражения, создающих списки (в функцию zip()). Работает ли это? Да. Понятно ли, что здесь написано? Не особо.
Настоящие генераторы: yield
А теперь мы познакомимся с тем, что действительно является генератором – оператором yield. С использованием yield есть несколько тонкостей, но мы сначала рассмотрим общий синтаксис, а затем уже про эти тонкости расскажем.
Вывод:
В процессе создания итераторов генерируется объект типа Generator, который спокойно лежит себе в переменной (itrtr = brand_new_iterator()). Вызвать итератор можно методом next, вызовов next может быть несколько (это видно из того, что next расположен в цикле). Что происходит, когда мы исполняем next(itrtr)? В первый раз запускается функция, которая входит в цикл. Когда она в цикле встречает yield, то переменная i возвращается наружу (в вызвавшую строку), и исполнение функции приостанавливается. Последующие вызовы функций через next снова запускают код с того места, где функция в прошлый раз остановилась, и снова она остановится согласно следующему вызову yield. Отсюда и результат: сначала генератор в коде выше сгенерировал последовательность от 0 до 9 для первого списка, затем он сгенерировал последовательность от 10 до 19 для второго списка – несмотря на то, что мы использовали 2 цикла, внутреннее состояние генератора сохранилось.
Зачем это нужно? Предположим, вам нужно распарсить (разбить на составляющие) большой сайт, к примеру – Википедию. Скачивать всю Википедию в какую-то структуру данных с дальнейшей обработкой постранично – не получится, у вас не хватит памяти, чтобы держать в ней всю Википедию. Решить задачу можно следующим образом:
- Заводим файлик, в котором будем хранить все ссылки на все статьи Википедии (этот файлик уже будет огромным).
- Создаем итератор, который будет проходиться по файлу, за каждую итерацию он будет возвращать новую ссылку.
- Пишем основной скрипт, который будет брать ссылку от итератора и парсить страницу.
Выгода – в том, что вам не нужно держать все ссылки в памяти, генератор выполняется последовательно и хранит в себе только текущую ссылку и указатель на следующую. Кроме того, поскольку yield возвращает generator, который можно проходить последовательно, вы можете создать несколько парсеров (для страниц разной категории, например) и совершать вызовы методов в зависимости от категории – ссылки не будут дублироваться, поскольку итератор сохраняет в себе состояние прохода списка.
Первый связан с несколькими yield в одном итераторе. Например:
Вывод:
Когда мы снова вызываем его, он доходит до следующего yield, снова возвращает значение и приостанавливается. Поэтому числа в выводе имеют разный инкремент: +2, +1, +2, +1…
Второй вопрос – это передача значения в генератор. Например:
Вывод:
Здесь мы пользуемся специальным методом итератора – .send() – чтобы послать в итератор значение. Поскольку значение нужно как-то получить, в самом итераторе мы пишем x = yield i. Строка itrtr.send(None) нужна для того, чтобы «завести» итератор – без нее компилятор будет ругаться на то, что нельзя передавать значения в только что созданный итератор. Каждый раз, когда в цикле .send(i), происходит следующее, именно в таком порядке:
- Итератор возвращает значение своего i.
- В итератор подается значение i из основного цикла.
- К i из итератора прибавляется пришедшее значение.
- Итератор ждет следующего вызова.
Откуда пошла привычка называть списочные выражения генераторами?
Эта проблема замечена только в русскоязычных материалах – в англоязычных есть четкое разделение между list comprehensions и iterators. Вероятнее всего, кто-то когда-то подумал, что «ну списочное выражение генерирует список, так что все – генератор», и с этого началась путаница. В любом случае, не называйте генераторами списочные выражения, это – грубая ошибка.
Решение модуля 11.7 из курса «Поколение Python: для начинающих»
Корректные ответы и решения урока под курс «Поколение Python: курс для начинающих». Прежний урок 11.6.
Как записывается списочное выражение?
Дополните приведенный код, используя списочное выражение так, чтобы получить новый список, содержащий строки исходного списка с удаленным первым символом.
Дополните приведенный код, используя списочное выражение, так чтобы получить новый список, содержащий длины строк исходного списка.
Дополните приведенный код списочным выражением, чтобы получить новый список, содержащий только слова длиной не менее пяти символов (включительно).
Дополните приведенный код, используя списочное выражение, так чтобы получить список всех чисел палиндромов от 100100 до 10001000.
Списочное выражение 1
На вход программе подается натуральное число nn. Напишите программу, использующую списочное выражение, которая создает список содержащий квадраты чисел от 11 до nn, а затем выводит его элементы построчно, то есть каждый на отдельной строке.Формат входных данных
На вход программе подается натуральное число.Формат выходных данных
Программа должна вывести текст в соответствии с условием задачи.Примечание. Для вывода элементов списка используйте цикл for.
Списочное выражение 2
На вход программе подается строка текста, содержащая целые числа. Напишите программу, использующую списочное выражение, которая выведет кубы указанных чисел также на одной строке.Формат входных данных
На вход программе подается строка текста, содержащая целые числа, разделенные символом пробела.Формат выходных данных
Программа должна вывести текст в соответствии с условием задачи.Примечание 1. Для вывода элементов списка используйте цикл for.
Примечание 2. Используйте метод split().
В одну строку 1
На вход программе подается строка текста, содержащая слова. Напишите программу, которая выводит слова введенной строки в столбик.Формат входных данных
На вход программе подается строка текста, содержащая слова, разделенные символом пробела.Формат выходных данных
Программа должна вывести текст в соответствии с условием задачи.Примечание. Программу можно написать в одну строку кода.
В одну строку 2
На вход программе подается строка текста. Напишите программу, использующую списочное выражение, которая выводит все цифровые символы данной строки.Формат входных данных
На вход программе подается строка текста.Формат выходных данных
Программа должна вывести текст в соответствии с условием задачи.Примечание. Программу можно написать в одну строку кода.
В одну строку 3
На вход программе подается строка текста, содержащая целые числа. Напишите программу, использующую списочное выражение, которая выведет квадраты четных чисел, которые не оканчиваются на цифру 44.Формат входных данных
На вход программе подается строка текста, содержащая целые числа, разделенные символом пробела.Формат выходных данных
Программа должна вывести текст в соответствии с условием задачи.Примечание. Программу можно написать в одну строку кода.