Python清单理解
示例
列表理解list通过将表达式应用于可迭代的每个元素来创建新的列表。最基本的形式是：
[ <expression> for <element> in <iterable> ]
还有一个可选的“如果”条件：
[ <expression> for <element> in <iterable> if <condition> ]
每个<element>在<iterable>已插入到<expression>如果（可选的）<condition>评估为true。所有结果将立即返回到新列表中。生成器表达式的计算是延迟的，但是列表推导会立即评估整个迭代器-消耗的内存与迭代器的长度成正比。
要创建list平方整数：
squares = [x * x for x in (1, 2, 3, 4)] #正方形：[1、4、9、16]
的for表达式设置x，以依次从每个值(1,2,3,4)。表达式的结果x*x被附加到一个internallist。完成后，将内部list变量分配给变量squares。
除了提高速度（如此处所述）外，列表理解还大致等同于以下for循环：
squares = []
for x in (1, 2, 3, 4):
squares.append(x * x)
#正方形：[1、4、9、16]应用于每个元素的表达式可以根据需要复杂：
#从字符串获取大写字符列表
[s.upper() for s in "Hello World"]
#['你好，世界']
#从列表中的字符串末尾去除所有逗号
[w.strip(',') for w in ['these,', 'words,,', 'mostly', 'have,commas,']]
#[“这些”，“单词”，“大部分”，“有逗号”]
#以字母顺序更合理地组织单词中的字母
sentence = "Beautiful is better than ugly"
["".join(sorted(word, key = lambda x: x.lower())) for word in sentence.split()]
#['aBefiltuu'，'is'，'beertt'，'ahnt'，'gluy']其他
else可以在List理解结构中使用，但请注意语法。if/else子句应在for循环之前使用，而不要在循环之后使用：
#在苹果中创建字符列表，用“*”代替非元音 # Ex - 'apple' --> ['a', '*', '*', '*' ,'e'] [x for x in 'apple' if x in 'aeiou' else '*'] #SyntaxError：语法无效 #当同时使用if/else时，请在循环前使用它们 [x if x in 'aeiou' else '*' for x in 'apple'] #['a'，'*'，'*'，'*'，'e']
请注意，这使用了一种不同的语言构造，即条件表达式，它本身不是理解语法的一部分。而ifafterfor…in是列表理解的一部分，用于从可迭代的源中筛选元素。
双重迭代
两次迭代的顺序[...forxin...foryin...]是自然的或违反直觉的。经验法则是遵循等效for循环：
def foo(i):
return i, i + 0.5
for i in range(3):
for x in foo(i):
yield str(x)变成：
[str(x)
for i in range(3)
for x in foo(i)
]可以将其压缩为一行[str(x)foriinrange(3)forxinfoo(i)]
就地突变和其他副作用
在使用列表推导之前，请了解通常会返回的函数（其副作用为mutating或就地函数）None与返回有趣值的函数之间的区别。
许多函数（尤其是纯函数）仅获取一个对象并返回某个对象。一个就地函数修改现有的对象，其被称为副作用。其他示例包括输入和输出操作，例如打印。
list.sort()就地对列表进行排序（意味着它会修改原始列表）并返回valueNone。因此，它在列表理解中将无法正常工作：
[x.sort() for x in [[2, 1], [4, 3], [0, 1]]] #[无，无，无]
而是sorted()返回已排序list而不是就地排序：
[sorted(x) for x in [[2, 1], [4, 3], [0, 1]]] #[[1，2]，[3，4]，[0，1]]
可能将理解用于副作用，例如I/O或就地功能。但是for循环通常更具可读性。尽管这在Python3中有效：
[print(x) for x in (1, 2, 3)]
而是使用：
for x in (1, 2, 3):
print(x)在某些情况下，副作用功能是适合列表理解。具有更改随机数生成器状态的副作用，但它还会返回一个有趣的值。此外，可以在迭代器上调用。random.randrange()next()
以下随机值生成器不纯，但在每次对表达式求值时都会重置随机生成器，因此很有意义：
from random import randrange [randrange(1, 7) for _ in range(10)] #[2，3，2，1，1，1，5，2，4，3，5]
列表推导中的空白
更复杂的列表理解可能会达到不希望的长度，或者变得难以理解。尽管在示例中不太常见，但可以将列表理解分为多行，如下所示：
[
x for x
in 'foo'
if x not in 'bar'
]