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Impara Comprensioni di Liste | Comprensioni di Liste e Dizionari
Tutorial sui Cicli in Python
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Sezione 4. Capitolo 1
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bookComprensioni di Liste

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Le list comprehension sono un modo potente per creare nuove liste combinando cicli e condizioni opzionali in un'unica istruzione concisa. Offrono un approccio più "pythonic" per eseguire operazioni sulle liste, rendendo il codice più pulito e facile da leggere.

Iniziamo con un esempio semplice. Si dispone di una travel_wishlist che contiene le città che si desidera visitare, ciascuna rappresentata come una lista annidata con il nome, il paese e il costo del viaggio.

12345678910111213
travel_wishlist = [ ['Paris', 'France', 2000], ['Tokyo', 'Japan', 3000], ['New York', 'USA', 2500], ['Kyoto', 'Japan', 1500], ['Sydney', 'Australia', 4000] ] city_names = [] # New empty list for city in travel_wishlist: city_names.append(city[0]) print(city_names)
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Qui, la list comprehension svolge la stessa funzione in una sola riga, rendendo il codice conciso e leggibile.

1234567891011
travel_wishlist = [ ['Paris', 'France', 2000], ['Tokyo', 'Japan', 3000], ['New York', 'USA', 2500], ['Kyoto', 'Japan', 1500], ['Sydney', 'Australia', 4000] ] city_names = [city[0] for city in travel_wishlist] print(city_names)
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  • travel_wishlist è una lista di liste, in cui ogni lista interna contiene il nome della città, il paese e il budget stimato per un viaggio;
  • Il codice [city[0] for city in travel_wishlist] crea una nuova lista estraendo il primo elemento (city[0], il nome della città) da ciascuna lista interna in travel_wishlist.
Compito

Swipe to start coding

Stai gestendo una travel_wishlist, dove ogni destinazione è rappresentata come una lista contenente diversi dettagli. L'obiettivo è estrarre solo i costi del viaggio da ciascuna destinazione e salvarli separatamente.

  • Iterare sulla wishlist, accedendo ai dettagli di ogni destinazione.
  • Estrarre il costo del viaggio, che è il terzo elemento nella lista di ogni destinazione.
  • Salvare i costi estratti in una nuova lista chiamata trip_costs.

Soluzione

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