目錄
- 1. 最直觀的相加
- 2. 借助 itertools
- 3. 使用 * 解包
- 4. 使用 extend
- 5. 使用列表推導式
- 6. 使用 heapq
- 7. 借助魔法方法
- 8. 使用 yield from
Python 語言里有許多(而且是越來越多)的高級特性,是 Python 發(fā)燒友們非常喜歡的。在這些人的眼里,能夠?qū)懗瞿切┮话汩_發(fā)者看不懂的高級特性,就是高手,就是大神。
但你要知道,在團隊合作里,炫技是大忌。
為什么這么說呢?我說下自己的看法:
- 越簡潔的代碼,越清晰的邏輯,就越不容易出錯;
- 在團隊合作中,你的代碼不只有你在維護,降低別人的閱讀/理解代碼邏輯的成本是一個良好的品德
- 簡單的代碼,只會用到最基本的語法糖,復雜的高級特性,會有更多的依賴(如語言的版本)
1. 最直觀的相加
使用 + 對多個列表進行相加,你應該懂,不多說了。
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> list01 + list02 + list03
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
2. 借助 itertools
itertools 在 Python 里有一個非常強大的內(nèi)置模塊,它專門用于操作可迭代對象。
在前面的文章中也介紹過,使用 itertools.chain()
函數(shù)先可迭代對象(在這里指的是列表)串聯(lián)起來,組成一個更大的可迭代對象。
最后你再利用 list 將其轉(zhuǎn)化為 列表。
>>> from functools import chain
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> list(chain(list01, list02, list03))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
3. 使用 * 解包
使用 * 可以解包列表。 * 和 ** 常用在函數(shù)定義時,設置可變參數(shù)。
現(xiàn)在我將它單獨拿出來用在多個列表的合并。
示例如下:
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>>
>>> [*list01, *list02]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
4. 使用 extend
在字典中,使用 update 可實現(xiàn)原地更新,而在列表中,使用 extend 可實現(xiàn)列表的自我擴展。
>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>>
>>> list01.extend(list02)
>>> list01
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
5. 使用列表推導式
Python 里對于生成列表、集合、字典,有一套非常 Pythonnic 的寫法。
那就是列表解析式,集合解析式和字典解析式,通常是 Python 發(fā)燒友的最愛,那么今天的主題:列表合并,列表推導式還能否勝任呢?
當然可以,具體示例代碼如下:
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> [x for l in (list01, list02, list03) for x in l]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
6. 使用 heapq
heapq 是 Python 的一個標準模塊,它提供了堆排序算法的實現(xiàn)。
該模塊里有一個 merge 方法,可以用于合并多個列表,如下所示
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> from heapq import merge
>>>
>>> list(merge(list01, list02, list03))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
要注意的是,heapq.merge 除了合并多個列表外,它還會將合并后的最終的列表進行排序。
>>> list01 = [2,5,3]
>>> list02 = [1,4,6]
>>> list03 = [7,9,8]
>>>
>>> from heapq import merge
>>>
>>> list(merge(list01, list02, list03))
[1, 2, 4, 5, 3, 6, 7, 9, 8]
>>>
它的效果等價于下面這行代碼:
sorted(itertools.chain(*iterables))
如果你希望得到一個始終有序的列表,那請第一時間想到 heapq.merge,因為它采用堆排序,效率非常高。但若你不希望得到一個排過序的列表,就不要使用它了。
7. 借助魔法方法
利用魔法方法 __add__,實際 上當我們使用第一種方法 list01 + list02 的時候,內(nèi)部實際上是作用在 __add__ 這個魔法方法上的.
所以以下兩種方法其實是等價的
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>>
>>> list01 + list02
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
>>>
>>> list01.__add__(list02)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
借用這個魔法特性,我們可以 reduce 這個方法來對多個列表進行合并,示例代碼如下
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> from functools import reduce
>>> reduce(list.__add__, (list01, list02, list03))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
8. 使用 yield from
yield from 后可接一個可迭代對象,用于迭代并返回其中的每一個元素。
因此,我們可以像下面這樣自定義一個合并列表的工具函數(shù)。
>>> list01 = [1,2,3]
>>> list02 = [4,5,6]
>>> list03 = [7,8,9]
>>>
>>> def merge(*lists):
... for l in lists:
... yield from l
...
>>> list(merge(list01, list02, list03))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
看到這里,有沒有漲姿勢了,學了這么久的 Python ,沒想到合并列表還有這么多的方法。本篇文章的主旨,并不在于讓你全部掌握這 7 種合并列表的方法,實際上,你只要選用一種最順手的方式即可。
但是在協(xié)同工作中,或者在閱讀他人代碼時,你不可避免地會碰到各式各樣的寫法,這時候你能下意識的知道這是在做合并列表的操作,那這篇文章就是有意義的。
以上就是python 連接列表的八種方法的詳細內(nèi)容,更多關于python 連接列表的資料請關注腳本之家其它相關文章!
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