列表推導(dǎo)式
所謂的列表推導(dǎo)式，就是指的輕量級(jí)循環(huán)創(chuàng)建列表
- 基本的方式
-
在循環(huán)的過程中使用if
-
2個(gè)for循環(huán)
-
3個(gè)for循環(huán)
練習(xí)
請(qǐng)寫出一段 Python 代碼實(shí)現(xiàn)分組一個(gè) list 里面的元素,比如 [1,2,3,…100]變成 [[1,2,3],[4,5,6]…]
參考答案：
a = [x for x in range(1,101)]
b = [a[x:x+3] for x in range(0,len(a),3)]
列表的復(fù)制
查看以下代碼，說出打印的結(jié)果。
a = 12
b = a
b = 13
print(b)
print(a)
輸出結(jié)果為：
13
12
nums1 = [1, 5, 8, 9, 10, 12]
nums2 = nums1
nums2[0] = 100
print(nums2)
print(nums1)
輸出結(jié)果為：
[100, 5, 8, 9, 10, 12]
[100, 5, 8, 9, 10, 12]
思考：
為什么修改了 nums2里的數(shù)據(jù)，nums1的數(shù)據(jù)也會(huì)改變？
Python中的賦值運(yùn)算都是引用(即內(nèi)存地址)的傳遞。對(duì)于可變類型來說，修改原數(shù)據(jù)的值，會(huì)改變賦值對(duì)象的值。
怎樣nums1和nums2變成兩個(gè)相互獨(dú)立不受影響的列表？
使用列表的 copy 方法，或者 copy 模塊就可以賦值一個(gè)列表。
列表的copy方法
使用列表的copy方法，可以直接將原來的列表進(jìn)行復(fù)制，變成一個(gè)新的列表，這種復(fù)制方式是淺復(fù)制。
nums1 = [1, 5, 8, 9, 10, 12]
nums2 = nums1.copy() # 調(diào)用列表的copy方法，可以復(fù)制出一個(gè)新的列表
nums2[0] = 100
# 修改新列表里的數(shù)據(jù)，不會(huì)影響到原有列表里的數(shù)據(jù)
print(nums2)
print(nums1)
copy模塊的使用
除了使用列表的copy方法以外，Python還提供了copy模塊來復(fù)制一個(gè)對(duì)象。copy模塊提供了淺復(fù)制和深復(fù)制兩種方式，它們的使用方式相同，但是執(zhí)行的效果有一定的差異。
淺拷貝
淺拷貝是對(duì)于一個(gè)對(duì)象的頂層拷貝，通俗的理解是：拷貝了引用，并沒有拷貝內(nèi)容。
import copy
words1 = ['hello', 'good', ['yes', 'ok'], 'bad']
# 淺拷貝只會(huì)拷貝最外層的對(duì)象，里面的數(shù)據(jù)不會(huì)拷貝，而是直接指向
words2 = copy.copy(words1)
words2[0] = '你好'
words2[2][0] = 'no'
print(words1) # ['hello', 'good', ['no', 'ok'], 'bad']
# wrods2 里的 yes 被修改成了 no
print(words2) # ['你好', 'good', ['no', 'ok'], 'bad']
深拷貝
深拷貝是對(duì)于一個(gè)對(duì)象所有層次的遞歸拷貝。
import copy
words1 = ['hello', 'good', ['yes', 'ok'], 'bad']
# 深拷貝會(huì)將對(duì)象里的所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行拷貝
words2 = copy.deepcopy(words1)
words2[0] = '你好'
words2[2][0] = 'no'
print(words1) # ['hello', 'good', ['yes', 'ok'], 'bad']
print(words2) # ['你好', 'good', ['no', 'ok'], 'bad']
切片
列表和字符串一樣，也支持切片，切片其實(shí)就是一種淺拷貝。
words1 = ['hello', 'good', ['yes', 'ok'], 'bad']
words2 = words1[:]
words2[0] = '你好'
words2[2][0] = 'no'
print(words1) # ['hello', 'good', ['no', 'ok'], 'bad']
print(words2) # ['你好', 'good', ['no', 'ok'], 'bad']
進(jìn)階案例
【Python】Python 實(shí)現(xiàn)猜單詞游戲——挑戰(zhàn)你的智力和運(yùn)氣！
【python】Python tkinter庫實(shí)現(xiàn)重量單位轉(zhuǎn)換器的GUI程序
【python】使用Selenium獲取(2023博客之星)的參賽文章
【python】使用Selenium和Chrome WebDriver來獲取 【騰訊云 Cloud Studio 實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營】中的文章信息
使用騰訊云 Cloud studio 實(shí)現(xiàn)調(diào)度百度AI實(shí)現(xiàn)文字識(shí)別
【玩轉(zhuǎn)Python系列【小白必看】Python多線程爬蟲：下載表情包網(wǎng)站的圖片
【玩轉(zhuǎn)Python系列】【小白必看】使用Python爬取雙色球歷史數(shù)據(jù)并可視化分析
【玩轉(zhuǎn)python系列】【小白必看】使用Python爬蟲技術(shù)獲取代理IP并保存到文件中
【小白必看】Python圖片合成示例之使用PIL庫實(shí)現(xiàn)多張圖片按行列合成
【小白必看】Python爬蟲實(shí)戰(zhàn)之批量下載女神圖片并保存到本地
【小白必看】Python詞云生成器詳細(xì)解析及代碼實(shí)現(xiàn)
【小白必看】Python爬取NBA球員數(shù)據(jù)示例
【小白必看】使用Python爬取喜馬拉雅音頻并保存的示例代碼
【小白必看】使用Python批量下載英雄聯(lián)盟皮膚圖片的技術(shù)實(shí)現(xiàn)
【小白必看】Python爬蟲數(shù)據(jù)處理與可視化
【小白必看】輕松獲取王者榮耀英雄皮膚圖片的Python爬蟲程序
【小白必看】利用Python生成個(gè)性化名單Word文檔
【小白必看】Python爬蟲實(shí)戰(zhàn)：獲取陰陽師網(wǎng)站圖片并自動(dòng)保存
小白必看系列之圖書管理系統(tǒng)-登錄和注冊(cè)功能示例代碼
小白實(shí)戰(zhàn)100案例: 完整簡單的雙色球彩票中獎(jiǎng)判斷程序，適合小白入門
使用 geopandas 和 shapely(.shp) 進(jìn)行地理空間數(shù)據(jù)處理和可視化
使用selenium爬取貓眼電影榜單數(shù)據(jù)
圖像增強(qiáng)算法Retinex原理與實(shí)現(xiàn)詳解
爬蟲入門指南(8): 編寫天氣數(shù)據(jù)爬蟲程序，實(shí)現(xiàn)可視化分析
爬蟲入門指南(7):使用Selenium和BeautifulSoup爬取豆瓣電影Top250實(shí)例講解【爬蟲小白必看】
爬蟲入門指南(6):反爬蟲與高級(jí)技巧：IP代理、User-Agent偽裝、Cookie繞過登錄驗(yàn)證及驗(yàn)證碼識(shí)別工具
爬蟲入門指南(5): 分布式爬蟲與并發(fā)控制 【提高爬取效率與請(qǐng)求合理性控制的實(shí)現(xiàn)方法】
爬蟲入門指南(4): 使用Selenium和API爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁的最佳方法
爬蟲入門指南(3)：Python網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求及常見反爬蟲策略應(yīng)對(duì)方法
爬蟲入門指南(2)：如何使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和處理
爬蟲入門指南(1)：學(xué)習(xí)爬蟲的基礎(chǔ)知識(shí)和技巧
深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別中的應(yīng)用：CIFAR-10數(shù)據(jù)集實(shí)踐與準(zhǔn)確率分析
Python面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)知識(shí)和示例代碼
MySQL 數(shù)據(jù)庫操作指南：學(xué)習(xí)如何使用 Python 進(jìn)行增刪改查操作
Python文件操作指南：編碼、讀取、寫入和異常處理
使用Python和Selenium自動(dòng)化爬取 #【端午特別征文】 探索技術(shù)極致，未來因你出“粽” # 的投稿文章
Python多線程與多進(jìn)程教程：全面解析、代碼案例與優(yōu)化技巧
Selenium自動(dòng)化工具集 - 完整指南和使用教程
Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)進(jìn)階到實(shí)戰(zhàn)教程
Python入門教程：掌握for循環(huán)、while循環(huán)、字符串操作、文件讀寫與異常處理等基礎(chǔ)知識(shí)
Pandas數(shù)據(jù)處理與分析教程：從基礎(chǔ)到實(shí)戰(zhàn)
Python 中常用的數(shù)據(jù)類型及相關(guān)操作詳解
【2023年最新】提高分類模型指標(biāo)的六大方案詳解
Python編程入門基礎(chǔ)及高級(jí)技能、Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-647617.html
用4種回歸方法繪制預(yù)測(cè)結(jié)果圖表：向量回歸、隨機(jī)森林回歸、線性回歸、K-最近鄰回歸
**【從零學(xué)習(xí)python 】18. Python列表的基本操作詳解(一) **文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-647617.html
到了這里，關(guān)于【從零學(xué)習(xí)python 】20. Python列表操作技巧及實(shí)例的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
