Comprehension izrazi za liste, skupove i rečnike

01 Uči

Comprehension pravi kolekciju dok prolazi kroz podatke.

Obična for petlja je često najjasniji početak. Kada petlja ima jedan usmeren zadatak — da napravi kolekciju — comprehension može da izrazi istu ideju u jednoj čitljivoj liniji.

numbers = [1, 2, 3, 4]

squares = []
for number in numbers:
    squares.append(number * number)

# The same focused transformation:
squares = [number * number for number in numbers]

Obe verzije prolaze kroz svaki number i dodaju njegov kvadrat u novu listu. Comprehension drži izraz rezultata, promenljivu petlje i izvorne podatke zajedno.

print(squares) # [1, 4, 9, 16]

Zagrade biraju tip rezultata: [] pravi listu, {} sa jednim izrazom pravi skup, a {key: value} pravi rečnik.

↳

Čitljivost je na prvom mestu: Koristite običnu petlju kada posao traži više koraka, više sporednih efekata ili dug ugnježden uslov. Kratka comprehension treba da olakša, a ne oteža čitanje koda.

Praktični primeri

names = ["ana", "marko", "jelena"]
uppercase_names = [name.upper() for name in names]

words = ["Python", "practice", "Python"]
initials = {word[0].lower() for word in words}

scores = {"Ana": 82, "Marko": 45, "Jelena": 91}
passed_scores = {name: score for name, score in scores.items() if score >= 60}

Prva linija pretvara svako ime u listu. Druga čuva jedinstvena početna slova u skupu. Poslednja u rečniku čuva samo parove imena i poena učenika koji su položili.

List comprehension — transformišite svaku stavku

prices = [100, 250, 80]
with_tax = [price * 1.2 for price in prices]

Izraz pre for je vrednost koja se dodaje za svaku cenu.

Set comprehension — sačuvajte jedinstvene rezultate

cities = ["Novi Sad", "Niš", "Novi Sad"]
lengths = {len(city) for city in cities}

Skup uklanja duplirane rezultate. Nemojte ga koristiti kada je redosled prikaza važan.

Dictionary comprehension — napravite parove ključ–vrednost

words = ["python", "code"]
word_lengths = {word: len(word) for word in words}

Stavite ključ i vrednost pre for. Ponovljeni ključevi zamenjuju raniju vrednost, zato pažljivo birajte ključeve.

Čitajte comprehension zdesna nalevo

1. Počnite od izvorafor name, score in scores.items() daje po jedan par imena i poena.
2. Izaberite izraz rezultataname, score * 1.2 ili name: score opisuju šta doprinosi jedna iteracija.
3. Dodajte opcioni filterif score >= 60 zadržava samo iteracije koje ispunjavaju uslov; ne pokreće else granu.
4. Proverite spoljne zagradeUglaste zagrade prave listu, vitičaste zagrade prave skup, a key: value unutar vitičastih zagrada pravi rečnik.

Česte greške

Biranje pogrešne kolekcijeKoristite listu za uređene rezultate, skup za jedinstvene vrednosti i rečnik kada svakoj vrednosti treba smislen ključ.
Očekivanje redosleda skupaSkupovi su korisni za jedinstvenost, a ne za predvidiv redosled prikaza.
Slučajno ponavljanje ključa rečnikaKasnija vrednost za isti ključ zamenjuje raniju.
Skrivanje previše posla u jednoj linijiAko liniju morate više puta da objašnjavate, radije koristite običnu petlju sa imenovanim međuvrednostima.

Gradite kolekcije
iz jedne jasne ideje.

Učiš kao gost — sačuvaj svoj napredak!

Comprehension pravi kolekciju dok prolazi kroz podatke.

Čitajte comprehension zdesna nalevo

Česte greške

Python radni prostor

Šta će ovaj program ispisati?

Mini izazov — Prolazni poeni

Gradite kolekcijeiz jedne jasne ideje.

Učiš kao gost — sačuvaj svoj napredak!

Comprehension pravi kolekciju dok prolazi kroz podatke.

Čitajte comprehension zdesna nalevo

Česte greške

Python radni prostor

Šta će ovaj program ispisati?

Mini izazov — Prolazni poeni

Prijavite se da pitate Slobyja

Prijavite se da proverite svoje razumevanje

Gradite kolekcije
iz jedne jasne ideje.