R для преобразования временной метки UTC как в CST, так и в CDT [дубликат]

Из документации:

Пояснения к спискам обеспечивают краткий способ создания списков. Обычные приложения - создавать новые списки, в которых каждый элемент является результатом некоторых операций, применяемых к каждому члену другой последовательности или итерируемым, или для создания подпоследовательности тех элементов, которые удовлетворяют определенному условию.

blockquote>

---

О вашем вопросе, понимание списка делает то же самое, что и следующий «простой» код Python:

>>> l = [] 
>>> for x in range(10):
...     l.append(x**2)
>>> l
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Как вы пишете его в одной строке? Хм ... мы можем ... возможно ... использовать map() с lambda :

>>> list(map(lambda x: x**2, range(10)))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Но это не проще и проще просто использовать понимание списка?

>>> [x**2 for x in range(10)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

---

В принципе, мы можем делать все с помощью x. Не только x**2. Например, запустите метод x:

>>> [x.strip() for x in ('foo\n', 'bar\n', 'baz\n')]
['foo', 'bar', 'baz']

Или используйте x в качестве аргумента другой функции:

>>> [int(x) for x in ('1', '2', '3')]
[1, 2, 3]

Мы также можем использовать x в качестве ключа объекта dict. Давайте посмотрим:

>>> d = {'foo': '10', 'bar': '20', 'baz': '30'}
>>> [d[x] for x in ['foo', 'baz']]
['10', '30']

Как насчет комбинации?

>>> d = {'foo': '10', 'bar': '20', 'baz': '30'}
>>> [int(d[x].rstrip('0')) for x in ['foo', 'baz']]
[1, 3]

И так далее.

---

Вы также можете использовать if или if...else в понимании списка. Например, вам нужны только нечетные числа в range(10). Вы можете сделать:

>>> l = []
>>> for x in range(10):
...     if x%2:
...         l.append(x)
>>> l
[1, 3, 5, 7, 9]

Ах, это слишком сложно. Что касается следующей версии?

>>> [x for x in range(10) if x%2]
[1, 3, 5, 7, 9]

Чтобы использовать тернарное выражение if...else, вам нужно поместить if ... else ... после x, а не после range(10):

>>> [i if i%2 != 0 else None for i in range(10)]
[None, 1, None, 3, None, 5, None, 7, None, 9]

---

Вы слышали о понимании вложенного списка ? Вы можете поместить два или более for s в одно понимание списка . Например:

>>> [i for x in [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] for i in x]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> [j for x in [[[1, 2], [3]], [[4, 5], [6]]] for i in x for j in i]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

Давайте поговорим о первой части, for x in [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], которая дает [1, 2, 3] и [4, 5, 6]. Затем for i in x дает 1, 2, 3 и 4, 5, 6.

Предупреждение: вам всегда нужно поставить for x in [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] до for i in x:

>>> [j for j in x for x in [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name 'x' is not defined

---

У нас также есть набор понятий , dict и генераторные выражения .

Установленные опознавания и понимание списка в основном одинаковы, но первый возвращает набор вместо a list :

>>> {x for x in [1, 1, 2, 3, 3, 1]}
{1, 2, 3}

Это то же самое, что:

>>> set([i for i in [1, 1, 2, 3, 3, 1]])
{1, 2, 3}

Понимание dict выглядит определение набора, но вместо {i for i in ...} оно использует {key: value for key, value in ...} или {i: i for i in ...}.

Например:

>>> {i: i**2 for i in range(5)}
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

И это равно:

>>> d = {}
>>> for i in range(5):
...     d[i] = i**2
>>> d
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

Предоставляет ли (i for i in range(5)) кортеж ? Нет !, это выражение генератора . Который возвращает генератор:

>>> (i for i in range(5))
 at 0x7f52703fbca8>

Это то же самое, что:

>>> def gen():
...     for i in range(5):
...         yield i
>>> gen()

И вы можете использовать его как генератор:

>>> gen = (i for i in range(5))
>>> next(gen)
0
>>> next(gen)
1
>>> list(gen)
[2, 3, 4]
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

Примечание : Если вы используете понимание списка внутри функции , вам не понадобится [], если эта функция может зацикливаться на генераторе. Например, sum() :

>>> sum(i**2 for i in range(5))
30

Связанный (об генераторах): Понимание генераторов в Python .