Get started learning Python with DataCamp's free Intro to Python tutorial. Learn Data Science by completing interactive coding challenges and watching videos by expert instructors. Start Now!

This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join 11 million other learners and get started learning Python for data science today!

Good news! You can save 25% off your Datacamp annual subscription with the code LEARNPYTHON23ALE25 - Click here to redeem your discount

Hiểu Biểu Thức Danh Sách


List Comprehensions là một công cụ rất mạnh mẽ, cho phép tạo ra một danh sách mới dựa trên một danh sách khác, trong một dòng đơn giản và dễ đọc.

Ví dụ, giả sử chúng ta cần tạo một danh sách các số nguyên chỉ ra độ dài của mỗi từ trong một câu nhất định, nhưng chỉ khi từ đó không phải là từ "the".

sentence = "the quick brown fox jumps over the lazy dog"
words = sentence.split()
word_lengths = []
for word in words:
      if word != "the":
          word_lengths.append(len(word))
print(words)
print(word_lengths)

Sử dụng list comprehension, chúng ta có thể đơn giản hóa quá trình này thành ký hiệu sau:

sentence = "the quick brown fox jumps over the lazy dog"
words = sentence.split()
word_lengths = [len(word) for word in words if word != "the"]
print(words)
print(word_lengths)

Exercise

Sử dụng list comprehension, tạo một danh sách mới gọi là "newlist" từ danh sách "numbers", trong đó chỉ chứa các số dương từ danh sách, dưới dạng số nguyên.

numbers = [34.6, -203.4, 44.9, 68.3, -12.2, 44.6, 12.7] newlist = [] print(newlist) numbers = [34.6, -203.4, 44.9, 68.3, -12.2, 44.6, 12.7] newlist = [int(x) for x in numbers if x > 0] print(newlist) test_output_contains("[34, 44, 68, 44, 12]") success_msg("Very nice!")

This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!

Previous Tutorial Next Tutorial Take the Test
Copyright © learnpython.org. Read our Terms of Use and Privacy Policy