# 3.6. 映射 list
Python 的强大特性之一是其对 list 的解析,它提供一种紧凑的方法,可以通过对 list 中的每个元素应用一个函数,从而将一个 list 映射为另一个 list。
## 例 3.24. List 解析介绍
```
>>> li = [1, 9, 8, 4]
>>> [elem*2 for elem in li]
[2, 18, 16, 8]
>>> li
[1, 9, 8, 4]
>>> li = [elem*2 for elem in li]
>>> li
[2, 18, 16, 8]
```
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| \[1\] | 为了便于理解它,让我们从右向左看。`li` 是一个将要映射的 list。Python 循环遍历 `li` 中的每个元素。对每个元素均执行如下操作:首先临时将其值赋给变量 `elem`,然后 Python 应用函数 ``elem`*2` 进行计算,最后将计算结果追加到要返回的 list 中。 |
| \[2\] | 需要注意是,对 list 的解析并不改变原始的 list。 |
| \[3\] | 将一个 list 的解析结果赋值给对其映射的变量是安全的。不用担心存在竞争情况或任何古怪事情的发生。Python 会在内存中创建新的 list,当对 list 的解析完成时,Python 将结果赋给变量。 |
让我们回过头来看看位于 [第 2 章](../getting_to_know_python/index.html) 的函数 `buildConnectionString` 对 list 的解析:
```
["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()]
```
首先,注意到你调用了dictionary `params` 的 `items` 函数。这个函数返回一个 dictionary 中所有数据的 tuple 的 list。
## 例 3.25. `keys`, `values` 和 `items` 函数
```
>>> params = {"server":"mpilgrim", "database":"master", "uid":"sa", "pwd":"secret"}
>>> params.keys()
['server', 'uid', 'database', 'pwd']
>>> params.values()
['mpilgrim', 'sa', 'master', 'secret']
>>> params.items()
[('server', 'mpilgrim'), ('uid', 'sa'), ('database', 'master'), ('pwd', 'secret')]
```
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| \[1\] | Dictionary 的 `keys` 方法返回一个包含所有键的 list。这个 list 没按 dictionary 定义的顺序输出 (记住,元素在 dictionary 中是无序的),但它是一个 list。 |
| \[2\] | `values` 方法返回一个包含所有值的 list。它同 `keys` 方法返回的 list 输出顺序相同,所以对于所有的 `n`,`params.values()[n] == params[params.keys()[n]]` 。 |
| \[3\] | `items` 方法返回一个由形如 `(_key_,_value_)` 组成的 tuple 的 list。这个 list 包括 dictionary 中所有的数据。 |
现在让我们看一看 `buildConnectionString` 做了些什么。它接收一个 list,``params`.`items`()`,通过对每个元素应用字符串格式化将其映射为一个新 list。这个新 list 将与 ``params`.`items`()` 一一对应:新 list 中的每个元素都是 dictionary `params` 中的一个键-值对构成的的字符串。
## 例 3.26. `buildConnectionString` 中的 list 解析
```
>>> params = {"server":"mpilgrim", "database":"master", "uid":"sa", "pwd":"secret"}
>>> params.items()
[('server', 'mpilgrim'), ('uid', 'sa'), ('database', 'master'), ('pwd', 'secret')]
>>> [k for k, v in params.items()]
['server', 'uid', 'database', 'pwd']
>>> [v for k, v in params.items()]
['mpilgrim', 'sa', 'master', 'secret']
>>> ["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()]
['server=mpilgrim', 'uid=sa', 'database=master', 'pwd=secret']
```
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| \[1\] | 请注意我们正在使用两个变量对 list `params.items()` 进行遍历。这是[多变量赋值](declaring_variables.html#odbchelper.multiassign "3.4.2. 一次赋多值")的另一种用法。`params.items()` 的第一个元素是 `('server', 'mpilgrim')`,所以在 list 解析的第一次遍历中,`k` 将为 `'server'`,`v` 将为 `'mpilgrim'`。在本例中,我们忽略了返回 list 中 `v` 的值,而只包含了 `k` 的值,所以这个 list 解析最后等于 ``params`.`keys`()`。 |
| \[2\] | 这里我们做着相同的事情,但是忽略了 `k` 的值,所以这个 list 解析最后等于 ``params`.`values`()`。 |
| \[3\] | 用一些简单的 [字符串格式化](formatting_strings.html "3.5. 格式化字符串")将前面两个例子合并起来 ,我们就得到一个包括了 dictionary 中每个元素的 key-value 对的 list。这个看上去有点像程序的[输出结果](../getting_to_know_python/index.html#odbchelper.output),剩下的就只是将这个 list 中的元素接起来形成一个字符串了。 |
## 进一步阅读
* _Python Tutorial_ 讨论了另一种方法来映射 list:[使用内置的 `map` 函数](http://www.python.org/doc/current/tut/node7.html#SECTION007130000000000000000)。
* _Python Tutorial_ 展示了如何[对嵌套 list 的 list 进行解析](http://www.python.org/doc/current/tut/node7.html#SECTION007140000000000000000)。
- 版权信息
- 第 1 章 安装 Python
- 1.1. 哪一种 Python 适合您?
- 1.2. Windows 上的 Python
- 1.3. Mac OS X 上的 Python
- 1.4. Mac OS 9 上的 Python
- 1.5. RedHat Linux 上的 Python
- 1.6. Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7. 从源代码安装 Python
- 1.8. 使用 Python 的交互 Shell
- 1.9. 小结
- 第 2 章 第一个 Python 程序
- 2.1. 概览
- 2.2. 函数声明
- 2.3. 文档化函数
- 2.4. 万物皆对象
- 2.5. 代码缩进
- 2.6. 测试模块
- 第 3 章 内置数据类型
- 3.1. Dictionary 介绍
- 3.2. List 介绍
- 3.3. Tuple 介绍
- 3.4. 变量声明
- 3.5. 格式化字符串
- 3.6. 映射 list
- 3.7. 连接 list 与分割字符串
- 3.8. 小结
- 第 4 章 自省的威力
- 4.1. 概览
- 4.2. 使用可选参数和命名参数
- 4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.4. 通过 getattr 获取对象引用
- 4.5. 过滤列表
- 4.6. and 和 or 的特殊性质
- 4.7. 使用 lambda 函数
- 4.8. 全部放在一起
- 4.9. 小结
- 第 5 章 对象和面向对象
- 5.1. 概览
- 5.2. 使用 from _module_ import 导入模块
- 5.3. 类的定义
- 5.4. 类的实例化
- 5.5. 探索 UserDict:一个封装类
- 5.6. 专用类方法
- 5.7. 高级专用类方法
- 5.8. 类属性介绍
- 5.9. 私有函数
- 5.10. 小结
- 第 6 章 异常和文件处理
- 6.1. 异常处理
- 6.2. 与文件对象共事
- 6.3. for 循环
- 6.4. 使用 `sys.modules`
- 6.5. 与目录共事
- 6.6. 全部放在一起
- 6.7. 小结
- 第 7 章 正则表达式
- 7.1. 概览
- 7.2. 个案研究:街道地址
- 7.3. 个案研究:罗马字母
- 7.4. 使用 {n,m} 语法
- 7.5. 松散正则表达式
- 7.6. 个案研究:解析电话号码
- 7.7. 小结
- 第 8 章 HTML 处理
- 8.1. 概览
- 8.2. sgmllib.py 介绍
- 8.3. 从 HTML 文档中提取数据
- 8.4. BaseHTMLProcessor.py 介绍
- 8.5. locals 和 globals
- 8.6. 基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7. 给属性值加引号
- 8.8. dialect.py 介绍
- 8.9. 全部放在一起
- 8.10. 小结
- 第 9 章 XML 处理
- 9.1. 概览
- 9.2. 包
- 9.3. XML 解析
- 9.4. Unicode
- 9.5. 搜索元素
- 9.6. 访问元素属性
- 9.7. Segue [9]
- 第 10 章 脚本和流
- 10.1. 抽象输入源
- 10.2. 标准输入、输出和错误
- 10.3. 查询缓冲节点
- 10.4. 查找节点的直接子节点
- 10.5. 根据节点类型创建不同的处理器
- 10.6. 处理命令行参数
- 10.7. 全部放在一起
- 10.8. 小结
- 第 11 章 HTTP Web 服务
- 11.1. 概览
- 11.2. 避免通过 HTTP 重复地获取数据
- 11.3. HTTP 的特性
- 11.4. 调试 HTTP web 服务
- 11.5. 设置 User-Agent
- 11.6. 处理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7. 处理重定向
- 11.8. 处理压缩数据
- 11.9. 全部放在一起
- 11.10. 小结
- 第 12 章 SOAP Web 服务
- 12.1. 概览
- 12.2. 安装 SOAP 库
- 12.3. 步入 SOAP
- 12.4. SOAP 网络服务查错
- 12.5. WSDL 介绍
- 12.6. 以 WSDL 进行 SOAP 内省
- 12.7. 搜索 Google
- 12.8. SOAP 网络服务故障排除
- 12.9. 小结
- 第 13 章 单元测试
- 13.1. 罗马数字程序介绍 II
- 13.2. 深入
- 13.3. romantest.py 介绍
- 13.4. 正面测试 (Testing for success)
- 13.5. 负面测试 (Testing for failure)
- 13.6. 完备性检测 (Testing for sanity)
- 第 14 章 测试优先编程
- 14.1. roman.py, 第 1 阶段
- 14.2. roman.py, 第 2 阶段
- 14.3. roman.py, 第 3 阶段
- 14.4. roman.py, 第 4 阶段
- 14.5. roman.py, 第 5 阶段
- 第 15 章 重构
- 15.1. 处理 bugs
- 15.2. 应对需求变化
- 15.3. 重构
- 15.4. 后记
- 15.5. 小结
- 第 16 章 函数编程
- 16.1. 概览
- 16.2. 找到路径
- 16.3. 重识列表过滤
- 16.4. 重识列表映射
- 16.5. 数据中心思想编程
- 16.6. 动态导入模块
- 16.7. 全部放在一起
- 16.8. 小结
- 第 17 章 动态函数
- 17.1. 概览
- 17.2. plural.py, 第 1 阶段
- 17.3. plural.py, 第 2 阶段
- 17.4. plural.py, 第 3 阶段
- 17.5. plural.py, 第 4 阶段
- 17.6. plural.py, 第 5 阶段
- 17.7. plural.py, 第 6 阶段
- 17.8. 小结
- 第 18 章 性能优化
- 18.1. 概览
- 18.2. 使用 timeit 模块
- 18.3. 优化正则表达式
- 18.4. 优化字典查找
- 18.5. 优化列表操作
- 18.6. 优化字符串操作
- 18.7. 小结
- 附录 A. 进一步阅读
- 附录 B. 五分钟回顾
- 附录 C. 技巧和窍门
- 附录 D. 示例清单
- 附录 E. 修订历史
- 附录 F. 关于本书
- 附录 G. GNU Free Documentation License
- G.0. Preamble
- G.1. Applicability and definitions
- G.2. Verbatim copying
- G.3. Copying in quantity
- G.4. Modifications
- G.5. Combining documents
- G.6. Collections of documents
- G.7. Aggregation with independent works
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- G.9. Termination
- G.10. Future revisions of this license
- G.11. How to use this License for your documents
- 附录 H. GNU 自由文档协议
- H.0. 序
- H.1. 适用范围和定义
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- 附录 I. Python license
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