Question

我想使用列表推导来避免编写附加到某些列表的for循环。但它可以使用返回多个值的函数吗？我希望这个（简化示例）代码可以工作......

def calc(i):
    a = i * 2
    b = i ** 2
    return a, b

steps = [1,2,3,4,5]

ay, be = [calc(s) for s in steps]

......但它没有:(

附加到每个列表的for循环有效：

def calc(i):
    a = i * 2
    b = i ** 2
    return a, b

steps = [1,2,3,4,5]

ay, be = [],[]

for s in steps:
    a, b = calc(s)
    ay.append(a)
    be.append(b)

有没有更好的方法，还是我坚持这个？

Answer 1

将zip与*：

一起使用

>>> ay, by = zip(*(calc(x) for x in steps))
>>> ay
(2, 4, 6, 8, 10)
>>> by
(1, 4, 9, 16, 25)

Answer 2

返回迭代器的可怕的“节省空间”版本：

from itertools import tee

ay, by = [(r[i] for r in results) for i, results in enumerate(tee(map(calc, steps), 2))]

但基本上只是使用zip，因为大部分时间都不值得丑陋。

说明：

zip(*(calc(x) for x in steps))

将(calc(x) for x in steps)获取[(2, 1), (4, 4), (6, 9), (8, 16), (10, 25)]的迭代器。

当你打开包装时，你会做相同的

zip((2, 1), (4, 4), (6, 9), (8, 16), (10, 25))

所以所有项目都会立即存储在内存中。证明：

def return_args(*args):
    return args

return_args(*(calc(x) for x in steps))
#>>> ((2, 1), (4, 4), (6, 9), (8, 16), (10, 25))

因此，所有项目都会立即存入内存。

那么我的工作如何？

map(calc, steps)与(calc(x) for x in steps)（Python 3）相同。这是一个迭代器。在Python 2上，使用imap或(calc(x) for x in steps)。

tee(..., 2)获取两个迭代器，用于在迭代中存储差异。如果您以锁步方式迭代，tee将占用O(1)个内存。如果不这样做，tee最多可能会占用O(n)。所以现在我们的用法让我们可以获得O(1)内存。

enumerate显然会将其保持在恒定的记忆中。

(r[i] for r in results)返回一个迭代器，它从每个结果中获取i ^th项。这意味着它在这种情况下会收到一对（依次为r=(2,1)，r=(4,4)等）。它返回特定的迭代器。

因此，如果在锁步中迭代ay和by，将使用常量内存。内存使用量与迭代器之间的距离成正比。这在很多情况下都很有用（想象一下文件或文件的差异），但正如我所说的那样，大多数时候它都不值得丑陋。还有一个额外的恒定因子开销。

Answer 3

你应该告诉我们什么

[calc(s) for s in xrange(5)]

确实给了你，即

[(0, 0), (2, 1), (4, 4), (6, 9), (8, 16)]

虽然它不是您想要的2个列表，但它仍然是列表列表。此外，这看起来不一样吗？

zip((0, 2, 4, 6, 8), (0, 1, 4, 9, 16))

zip重新打包一组列表。通常它用2个较长的列表来说明，但它也适用于许多短列表。

第三步是记住fn(*[arg1,arg2, ...]) = fn(arg1,arg2, ...)，即*解包列表。

把它们放在一起得到hcwhsa的答案。

列表理解和函数返回多个值

3 个答案: