Python Comprehension語法應用教學(下)

本文將延續「Python Comprehension語法應用教學(上)」，接續分享Python Comprehension語法的應用。

Q: Set & Dictionary Comprehension如何使用?

集合(Set)Comprehension的用法和串列(List)Comprehension幾乎一樣，不同的地方是集合(Set)使用 {} 符號，並且其中的元素不會重覆，如下範例：

titles = "Learn Code With Mike"

result = {letter for letter in titles if letter == "e"}

print(result) # 執行結果：{'e'}

從範例中可以看到 titles 中符合條件的 e 字母有3個，但是集合(Set)只會顯示1個。

另外，字典(Dictionary)Comprehension和集合(Set)Comprehension同樣使用 {} 符號，不同的是字典(Dictionary)的每個元素由鍵(Key)與值(Value)構成，如下範例：

titles = "Python"

result = {index: letter for index, letter in enumerate(titles)}

print(result) #執行結果{0: 'P', 1: 'y', 2: 't', 3: 'h', 4: 'o', 5: 'n'}

範例中利用enumerate()函式回傳可疊代的物件(Iterable Object)元組(Tuple)，再透過Unpacking的方式取得鍵(index)與值(letter) 。

Q:Generator Expression如何使用?

各位一定會想說，那有元組(Tuple)Comprehension嗎?我們依照上面的原則來撰寫如下範例：

result = (number * 2 for number in range(10))

print(result) #執行結果<generator object <genexpr> at 0x006A2CD8>

從執行結果可以看到，我們得到了一個Generator物件(Object)，這是什麼呢?

Generator物件(Object)具有延遲的特性，也就是說它不會把所有資料都儲存在記憶體中，而是透過迴圈進行讀取時，來產生值。所以Generator物件(Object)適用於處理非常龐大的資料集，甚至無限個資料的情況。如果透過串列(List)或元組(Tuple)等其它物件來處理時，會將所有資料都儲存在記憶體中，這時候就可以想像將會耗盡記憶體資源。

假設我們將上面範例中的 range(10) 調整為 range(20000)，來模擬要處理的資料集非常龐大，接著引用sys模組中的getsizeof()函式(Function)，來取得串列(List)及Generator物件(Oject)各佔用了多少記憶體空間，如下範例：

from sys import getsizeof

list_result = [number * 2 for number in range(20000)]

print("List: ", getsizeof(list_result)) #執行結果List: 89008

generator_result = (number * 2 for number in range(20000))

print("Generator: ", getsizeof(generator_result)) #執行結果Generator: 56

可以看到串列(List)占用了89008Bytes，而Generator物件(Object)只佔用了56Bytes，省下了不少記憶體空間。但是也需要特別注意，由於Generator物件(Object)不像其它物件如串列(List)等，把所有資料都儲存在記憶體中，所以是無法得知Generator物件(Object)的資料個數。

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