Mächtiges Python

Kapitel 2. Sammlungen mit Comprehensions erstellen

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Ein Listenverständnis ist ein deklarativer Weg, um eine Liste zu erstellen. Es sieht folgendermaßen aus:

>>> squares = [ n*n for n in range(6) ]
>>> print(squares)
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

Dies ist im Wesentlichen gleichbedeutend mit folgendem:

>>> squares = []
>>> for n in range(6):
...     squares.append(n*n)
>>> print(squares)
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

Beachte, dass du im ersten Beispiel angibst, welcheArt von Liste du möchtest, während du im zweiten Beispiel angibst, wie sie erstellt werden soll. Deshalb sagen wir, dass es sich um eine deklarative High-Level-Liste handelt: Du gibst an, welche Art von Liste du erstellen möchtest, und überlässt es dann Python, herauszufinden, wie man sie erstellt.

Mit Python kannst du auch andere Arten von Verständnissen als Listen schreiben. Hier ist zum Beispiel ein einfaches Wörterbuch-Verständnis:

>>> blocks = { n: "x" * n for n in range(5) }
>>> print(blocks)
{0: '', 1: 'x', 2: 'xx', 3: 'xxx', 4: 'xxxx'}

Dies ist gleichbedeutend mit dem Folgenden:

>>> blocks = dict()
>>> for n in range(5):
...     blocks[n] = "x" * n
>>> print(blocks)
{0: '', 1: 'x', 2: 'xx', 3: 'xxx', 4: 'xxxx'}

Die wichtigsten Vorteile von Comprehensions sind Lesbarkeit und Wartbarkeit. Die meisten Menschen finden sie sehr gut lesbar; selbst Entwickler, die zum ersten Mal mit einer Comprehension konfrontiert ...