Python 列表理解中的赋值

Question

我正在寻找一种在列表理解中完成作业的方法。我想将下面的代码重写为列表理解。

我有这个“昂贵”的功能：

import time
def f(x):
    time.sleep(1)
    return x + 1

这个循环：

l = []
for value in [1, 2, 3]:
    x = f(value)
    l.append(x + x)

我想将其重写为列表理解：

l = [
     f(value) + f(fvalue)
     for value in [1, 2, 3]
]

但是由于调用

f(value)

的成本很高，我想尽量减少调用次数（以下代码片段不会运行）：

l = [
     (x = f(value))
     x + x
     for value in [1, 2, 3]
]

我已经阅读了有关赋值表达式（

:=

）（https://www.python.org/dev/peps/pep-0572/#changing-the-scope-rules-for-compressives）但我似乎无法弄清楚。

Answer 1

我的方法是嵌套多个列表理解，例如

l_new = [x * x * y for x, y in [f(value) for value in [1, 2, 3]]]

因此

f()

对于每个值只能调用一次。

Answer 2

这是另一种伪造方法：

[x+x for value in [1, 2, 3] for x in [f(value)]]

Answer 3

这是我最近一直在使用的方法。它不是最漂亮的，但对我来说，它最接近匿名函数的映射（如 Scala 或 TypeScript）：

l = [
  (
    x := f(value),
    x + x
  )[-1] for value in [1, 2, 3]
]

基本上，我们只是创建一个元组并返回最后一个元素。

Answer 4

这可以由海象操作员来完成。请注意，您需要 Python 3.8 或更高版本。

l = [x:=10 * value for value in [1, 2, 3]]

具有一快一慢功能。

import time

def slow_function(a):
    time.sleep(1)
    return a + 1

def fast_function(b):
    return b + b  


l = [
     fast_function(x := slow_function(value))
     for value in [1, 2, 3]
]

在这两个示例中都可以跳过海象运算符，但也许真正的问题需要它。