python:列表推导式(List Comprehension)

用一行代码,描述'如何从一个集合生成另一个集合'。

一、最基础形式

传统写法

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result = []
for x in range(10):
    result.append(x * 2)

列表推导式

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result = [x * 2 for x in range(10)]

👉 可读性 + 简洁度 + 性能,都更好

range是什么?
range 是 Python 内置的"序列生成器"类型,不是关键字,是一个 内置类(type)。

作用:用来生成一段"整数序列",通常配合 for 循环 / 推导式使用。

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range(start, stop, step)
# 从 start 开始
# 每次加 step
# 直到但不包含 stop

二、基本语法结构(记住这个模板)

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[表达式 for 变量 in 可迭代对象]

例子:

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[x ** 2 for x in [1, 2, 3, 4]]

三、加条件(非常常用)

1️⃣ 过滤条件(if 在后)

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[x for x in range(10) if x % 2 == 0]

👉 含义:

"从 0~9 中,取所有偶数"


2️⃣ 条件表达式(三元运算)

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["even" if x % 2 == 0 else "odd" for x in range(5)]

👉 注意顺序:

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[结果 if 条件 else 结果 for x in ...]

⚠️ 很多人写反


四、嵌套循环(等价双重 for)

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pairs = [(x, y) for x in [1, 2] for y in [3, 4]]
# [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4)]

等价于:

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pairs = []
for x in [1, 2]:
    for y in [3, 4]:
        pairs.append((x, y))

👉 顺序 从左到右


五、常见"高级用法"(工程里真的用)

1️⃣ 字符串处理

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names = [" Tom ", "Jerry ", " spike"]
clean = [name.strip().title() for name in names]
# ['Tom', 'Jerry', 'Spike']

2️⃣ 类型转换

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nums = ["1", "2", "3"]
nums = [int(x) for x in nums]
# [1, 2, 3]

3️⃣ 扁平化二维列表

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matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
flat = [x for row in matrix for x in row]
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

4️⃣ 过滤 None / 空值

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data = [1, None, 2, "", 3]
clean = [x for x in data if x]

六、不只是列表:推导式家族

Python 有 4 种推导式

1️⃣ 列表推导式

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[x for x in range(5)]

2️⃣ 集合推导式

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

3️⃣ 字典推导式

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{k: v for k, v in [("a", 1), ("b", 2)]}

4️⃣ 生成器表达式(省内存)

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(x * 2 for x in range(10))

👉 不是列表,是惰性计算


七、性能 & 可读性(非常关键)

为什么比 for + append 快?

  • 内部实现更优化
  • 减少 Python 层函数调用

但不是越复杂越好

❌ 不推荐:

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[x for x in data if x > 0 if x % 2 == 0 if x < 100]

✅ 推荐拆开:

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result = []
for x in data:
    if x > 0 and x % 2 == 0 and x < 100:
        result.append(x)

👉 可读性永远第一


八、什么时候不该用列表推导式?

❌ 以下情况请用普通 for:

  • 多行逻辑
  • 有 try / except
  • 有复杂 if / else
  • 有副作用(打印、写文件)

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