自动化测试进阶之Python推导式的使用！

一.什么是推导式

Python 中的推导式是利用简洁的语法从一个已有的列表（或任何可迭代的对象）推导出一个新列表的一种构建方式。除了列表推导式之外，Python 还支持集合（set）推导式，字典（dict）推导式和生成器推导式。

二.推导式的优点

1.代码更加简洁

使用推导式可以用一行代码代替典型的多行循环语句，使代码看起来更加干净和优雅。

2.可读性更强

对于熟悉推导式的 Python 的人而言，推导式的结构使得目的更加一目了然，有助于快速理解代码要做什么。

3.执行效率更高

推导式通常比相应的for循环更加高效。在 Python 内部，推导式的执行过程进行了优化，执行速度往往比手动循环快。

4.内置的过滤功能

在推导式中，可以很容易地使用 if 语句来过滤想要的元素，这使得在构建新的列表、集合或字典时不需要写额外的条件判断代码。

5.灵活性和通用性

列表、集合、字典以及生成器推导式使得同一结构的数据转换变得非常方便，这四种推导式几乎可以用在任何序列构建的场合。

6.易于结合使用

推导式可以相互嵌套，比如在列表推导式中使用字典推导式，或是在集合推导式中使用列表推导式等等，使得复杂数据结构的生成更为直观。

7.动态数据生成

对于生成器推导式，它们支持惰性计算（只有在用到的时候才会处理），适合处理大数据集，因为它们不需要在内存中存储整个数据集，而是按需生成数据。

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三.推导式的类型

1.列表推导式

列表推导式是最常见的推导式，它提供了构造列表的快捷方式，使代码更加简洁明了。基本语法结构如下：

[expression for item in iterable if condition]

这里的expression是列表推导式的核心，表示新列表中的元素，可以是对item的操作；item是从iterable中取出的元素；if condition是可选的，用于筛选满足条件的元素。

例子：

• 创建一个列表，包含0到9的平方。

# coding=utf-8 
'''
 @Author  : TesterRoad
 @Time    : 2024/4/14
 @Desc    : 列表推导式：创建一个列表，包含0到9的平方
 @Software: PyCharm
'''
 
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)
# 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

• 提取一个字符串列表中长度大于2的字符串。

# coding=utf-8 
'''
 @Author  : TesterRoad
 @Time    : 2024/4/14
 @Desc    : 列表推导式：提取一个字符串列表中长度大于2的字符串
 @Software: PyCharm
'''
 
words = ['hello', 'my', 'name', 'is', 'TesterRoad']
long_words = [word for word in words if len(word) > 2]
print(long_words)
# 输出: ['hello', 'name', 'TesterRoad']

2.集合推导式

集合推导式适用于创建集合（不重复元素的集合），遵循的基本格式与列表推导式类似，但使用的是花括号。

{expression for item in iterable if condition}

例子：

• 创建一个集合，包含0到9的平方，自动去重。

# coding=utf-8
'''
 @Author  : TesterRoad
 @Time    : 2024/4/14
 @Desc    : 集合推导式：创建一个集合，包含0到9的平方，自动去重
 @Software: PyCharm
'''
 
squares = {x**2 for x in range(-9, 10)}
print(squares)
# 输出: {64, 1, 0, 36, 4, 9, 16, 81, 49, 25}

• 从两个字符串中提取共有的字符。

# coding=utf-8 
'''
 @Author  : TesterRoad
 @Time    : 2024/4/14
 @Desc    : 集合推导式：从两个字符串中提取共有的字符
 @Software: PyCharm
'''
 
a = "TesterRoad"
b = "derivation"
common_letters = {char for char in a if char in b}
print(common_letters)
# 输出: {'d', 'e', 't', 'o', 'a', 'r'}

3.字典推导式

字典推导式用于创建字典，其基本格式如下：

{key_expression: value_expression for item in iterable if condition}

其中，key_expression代表字典键的表达式，value_expression代表字典值的表达式。

例子：

• 将一个字符串列表转换为一个字典，其中列表项为键，其长度为值。

# coding=utf-8 
'''
 @Author  : TesterRoad
 @Time    : 2024/4/14
 @Desc    : 字典推导式：将一个字符串列表转换为一个字典，其中列表项为键，其长度为值
 @Software: PyCharm
'''
 
words = ['hello', 'my', 'name', 'is', 'TesterRoad']
word_lengths = {word: len(word) for word in words}
print(word_lengths)
# 输出: {'hello': 5, 'my': 2, 'name': 4, 'is': 2, 'TesterRoad': 10}

• 翻转字典的键和值。

# coding=utf-8 
'''
 @Author  : TesterRoad
 @Time    : 2024/4/14
 @Desc    : 字典推导式：翻转字典的键和值
 @Software: PyCharm
'''
 
original_dict = {'name': "TesterRoad", 'age': 18, 'tel': 1234567890}
inverted_dict = {value: key for key, value in original_dict.items()}
print(inverted_dict)
# 输出: {'TesterRoad': 'name', 18: 'age', 1234567890: 'tel'}

4.生成器推导式

生成器推导式是一种特殊的推导式，用于创建生成器对象。生成器推导式的语法如下：

(expression for item in iterable)

在生成器推导式中，expression 是对可迭代对象中每个元素应用的表达式，item 是迭代过程中的变量，iterable 是可迭代对象。生成器推导式会根据迭代过程逐个生成元素，而不是一次性创建所有元素，这使得生成器非常适合处理大型数据集或无限序列。

例子：如何使用生成器推导式创建一个生成器来生成奇数的平方。

# coding=utf-8 
'''
 @Author  : TesterRoad
 @Time    : 2024/4/14
 @Desc    : 生成器推导式：如何使用生成器推导式创建一个生成器来生成奇数的平方
 @Software: PyCharm
'''
 
odd_squares = (x**2 for x in range(10) if x % 2 != 0)
 
# 迭代生成器以获取元素
for number in odd_squares:
    print(number)  # 输出 1、9、25、49、81

四.注意

使用推导式可以使得代码不仅更加简洁，还能提高编写效率，同时也容易阅读理解。

不过，当推导式变得过于复杂时，它们可能会变得难以理解，所以在这种情况下可能需要考虑进行拆分或者使用传统的循环结构。

在数据量非常庞大时，可能还需要考虑推导式带来的内存影响，这时候生成器表达式会是一个更好的选择。

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