列表推导式

列表推导式可以利用列表，元组，字典，集合等数据类型，快速的生成一个特定需要的列表。

语法格式如下：

[表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式]]

if 条件表达式 非必选，学完列表推导式之后，你可以发现它就是 for 循环的一个变种语句，例如咱们现有一个需求是将一个列表中的所有元素都变成原值的 2 倍。

for 循环写法

my_list = [1,2,3]
new_list = []
for i in my_list:
    new_list.append(i*2)

print(new_list)

列表推导式写法

nn_list = [i*2 for i in my_list]
print(nn_list)

是不是对比看就是将 for 循环语句做了变形之后，增加了一个 []，不过需要注意的是，列表推导式最终会将得到的各个结果组成一个新的列表。

再看一下列表推导式语法构成 nn_list = [i*2 for i in my_list] ，for 关键字后面就是一个普通的循环，前面的表达式 i*2 其中的 i 就是 for 循环中的变量，也就是说表达式可以用后面 for 循环迭代产生的变量，理解这个内容列表推导式就已经掌握 9 成内容了，剩下的是熟练度的问题。

在将 if 语句包含进代码中，运行之后，你也能掌握基本技巧，if 语句是一个判断，其中 i 也是前面循环产生的迭代变量。

nn_list = [i*2 for i in my_list if i>1]
print(nn_list)

这些都是一般技能，列表推导式能支持两层 for 循环，例如下述代码：

nn_list = [(x,y) for x in range(3) for y in range(3) ]
print(nn_list)

当然如果你想**加密（谁都看不懂你的代码）**你的代码，你可以无限套娃下去，列表推导式并没有限制循环层数，多层循环就是一层一层的嵌套，你可以展开一个三层的列表推导式，就都明白了

nn_list = [(x,y,z,m) for x in range(3) for y in range(3) for z in range(3) for m in range(3)]
print(nn_list)

当然在多层列表推导式里面，依旧支持 if 语句，并且 if 后面可以用前面所有迭代产生的变量，不过不建议超过 2 成，超过之后会大幅度降低你代码的可阅读性。
当然如果你希望你代码更加难读，下面的写法都是正确的。

nn_list = [(x, y, z, m) for x in range(3) if x > 1 for y in range(3) if y > 1 for z in range(3) for m in range(3)]
print(nn_list)
nn_list = [(x, y, z, m) for x in range(3) for y in range(3) for z in range(3) for m in range(3) if x > 1 and y > 1]
print(nn_list)
nn_list = [(x, y, z, m) for x in range(3) for y in range(3) for z in range(3) for m in range(3) if x > 1 if y > 1]
print(nn_list)

现在你已经对列表推导式有比较直观的概念了，列表推导式对应的英文是 list comprehension，有的地方写作列表解析式，基于它最后的结果，它是一种创建列表的语法，并且是很简洁的语法。

有了两种不同的写法，那咱们必须要对比一下效率，经测试小数据范围影响不大，当循环次数到千万级时候，出现了一些差异。

import time
def demo1():
    new_list = []
    for i in range(10000000):
        new_list.append(i*2)

def demo2():
    new_list = [i*2 for i in range(10000000)]
s_time = time.perf_counter()
demo2()
e_time = time.perf_counter()
print("代码运行时间：", e_time-s_time)

运行结果：

# for 循环
代码运行时间： 1.3431036140000001
# 列表推导式
代码运行时间： 0.9749278849999999

在 Python3 中列表推导式具备局部作用域，表达式内部的变量和赋值只在局部起作用，表达式的上下文里的同名变量还可以被正常引用，局部变量并不会影响到它们。所以其不会有变量泄漏的问题。例如下述代码：

x = 6
my_var = [x*2 for x in range(3)]

print(my_var)
print(x)

列表推导式还支持嵌套

参考代码如下，只有想不到，没有做不到的。

my_var = [y*4 for y in [x*2 for x in range(3)]]
print(my_var)

字典推导式

有了列表推导式的概念，字典推导式学起来就非常简单了，语法格式如下：
{键:值 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式]}

直接看案例即可

my_dict = {key: value for key in range(3) for value in range(2)}
print(my_dict)

得到的结果如下：
{0: 1, 1: 1, 2: 1}

此时需要注意的是字典中不能出现同名的 key，第二次出现就把第一个值覆盖掉了，所以得到的 value 都是 1。
最常见的哪里还是下述的代码，遍历一个具有键值关系的可迭代对象。

my_tuple_list = [('name', '橡皮擦'), ('age', 18),('class', 'no1'), ('like', 'python')]
my_dict = {key: value for key, value in my_tuple_list}
print(my_dict)

元组推导式与集合推导式

其实你应该能猜到，在 Python 中是具备这两种推导式的，而且语法相信你已经掌握了。不过语法虽然差不多，但是元组推导式运行结果却不同，具体如下。

my_tuple = (i for i in range(10))
print(my_tuple)

运行之后产生的结果：
<generator object <genexpr> at 0x0000000001DE45E8>

使用元组推导式生成的结果并不是一个元组，而是一个生成器对象，需要特别注意下，这种写法在有的地方会把它叫做生成器语法，不叫做元组推导式。
集合推导式也有一个需要注意的地方，先看代码：

my_set = {value for value in 'HelloWorld'}
print(my_set)

因为集合是无序且不重复的，所以会自动去掉重复的元素，并且每次运行显示的顺序不一样，使用的时候很容易晕掉。

总结

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