将循环的文件读取转换为列表推导

Question

所以我写了一些代码来确定文本文件中最常见的 4 个单词，然后找到所有出现 2% 或更多的单词。到目前为止，我的代码运行良好。但是我必须将 for 循环转换为列表推导。

到目前为止，我已经尝试过：

percent_list = [word, freq in word_counts.most_common(total) if ((freq/total)*100) >= 2.0]  

对于第二个 for 循环，(请参阅下面的完整代码。但它不起作用。对于列表理解来说，这似乎有点长，因为所有在线内容似乎都短得多。

这是整个程序。总共有两个 for 循环。

from collections import Counter
from operator import itemgetter
STOP = ["the", "and", "in", "to", "a", "of", "at", "it", "but", "its","it's", "that", "was", "with", "as", "are", "i","this", "for", "if"]

word_counts = Counter()
with open("file.txt") as f:
  for token in f.read().split():
    if token.lower() not in STOP:
      word_counts[token.lower()] += 1
  print( word_counts.most_common(4),  ":")  

total = sum(word_counts.values())
print("nWords that occur for 2% or more are: ")
for word, freq in word_counts.most_common(total):
  if ((freq/total)*100) >= 2.0:
    print("n {} ".format(word))

Answer 1

我认为

这应该可以解决您的问题。它将返回单词和频率的元组列表。

percent_list = [(word, freq) for word,freq in word_counts.most_common(total) if ((freq/total)*100) >= 2.0]  

Answer 2

通过大多数简单的理解，我们可以首先看看它们展开时的样子。

一般来说，对这种形式的list理解：

result = []
for element in source:
    if predicate(element):
        result.append(modify(element))

可以减少到：

result = [modify(element) for element in source if predicate(element)]

这里的问题是我们一次迭代两个元素，因为等效的source是 word_counts(most_common).total .

因此，我们可以这样编写展开的for循环：

result = []
for word, freq in word_counts.most_common(total):
    if ((freq / total) * 100) >= 2:
        result.append((word, freq))

注意word, freq周围有一对额外的括号，它形成了一个tuple，这是一个元素。请记住，您一次只能将一个元素添加到list到 append 。

这给了我们以下理解：

[(word, freq) 
 for word, freq in word_counts.most_common(total) 
 if ((freq / total) * 100) >= 2]