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# Python 列表理解:示例教程
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> 原文:[https://python.land/deep-dives/list-comprehension](https://python.land/deep-dives/list-comprehension)
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数学中有一个概念叫做[集合构造符号](https://en.m.wikipedia.org/wiki/Set-builder_notation)，也叫集合理解。受这一原则的启发，Python 提供了列表理解。事实上，Python 列表理解是该语言的定义特性之一。它允许我们创建简洁、可读的代码，胜过那些丑陋的替代方法，比如 for 循环或使用`map()`。
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我们先来看看最广为人知的类型:列表理解。一旦我们很好地掌握了它们是如何工作的，你还将学习[集合理解](https://python.land/python-data-types/python-set-the-why-and-how-with-example-code)和词典理解。
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目录
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* 什么是列表理解？
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* [列表理解的例子](#Examples_of_list_comprehensions "Examples of list comprehensions")
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* [更高级的例子](#More_advanced_examples "More advanced examples")
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* [其他理解](#Other_comprehensions "Other comprehensions")
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## 什么是列表理解？
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Python 列表理解是一种语言结构。它用于基于现有列表创建一个 [Python 列表](https://python.land/python-data-types/python-list)。听起来有点模糊，但在几个例子之后，那‘啊哈！’相信我，那一刻会到来的。
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列表理解的基本语法是:
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```py
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[ <expression> for item in list if <conditional> ]
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```
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“如果”部分是可选的，您很快就会发现。然而，我们确实需要一个列表来开始。或者，更具体地说，任何可以被[迭代](https://python.land/deep-dives/python-iterator)的东西。我们将使用 Python 的`range()`函数，它是一种特殊类型的迭代器，称为生成器:它在每次迭代中生成一个新数字。
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## 列表理解的例子
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理论到此为止，让我们看看最基本的例子，我鼓励你启动一个 [Python REPL](https://python.land/introduction-to-python/the-repl) 来亲自尝试一下:
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```py
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>>> [x for x in range(1, 5)]
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[1, 2, 3, 4]
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```
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一些观察结果:
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* `expression`部分就是`x`
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* 我们使用 range()函数代替列表。我们也可以使用`[1, 2, 3, 4]`,但是使用 range()更有效，对于更长的范围需要更少的输入。
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结果是从 *range()* 获得的元素列表。不是很有用，但是我们确实创建了我们的第一个 Python 列表理解。我们也可以使用:
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```py
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>>> list(range(1,5))
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[1, 2, 3, 4]
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```
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因此，让我们加入 if 语句，使它更有用:
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```py
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>>> [x for x in range(1,10) if x % 2 == 0]
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[2, 4, 6, 8]
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```
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*if* 部分的作用类似于一个过滤器。如果【T2 if 之后的条件解析为真，则包含该项目。如果它解析为 False，它将被忽略。这样，我们可以使用列表理解只得到偶数。
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到目前为止，我们的`expression`(`x`)真的很简单。为了让这一点非常清楚，`expression`可以是任何有效的 Python 代码，并被认为是一个表达式。示例:
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```py
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>>> [x + 4 for x in [10, 20]]
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[14, 24]
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```
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这个表达式给 x 加四，还是挺简单的。但是我们也可以做一些更复杂的事情，比如用`x`作为参数调用函数:
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```py
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def some_function(a):
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return (a + 5) / 2
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m = [some_function(x) for x in range(8)]
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print(m)
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# [2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0, 5.5, 6.0]
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```
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## 更高级的例子
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你掌握了基础；恭喜你。让我们继续看一些更高级的例子。
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### 嵌套列表理解
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如果`expression`可以是任何有效的 Python 表达式，也可以是另一个列表理解。当您想要创建矩阵时，这很有用:
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```py
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>>> m = [[j for j in range(3)] for i in range(4)]
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>>> m
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[[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]]
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```
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或者，如果您想要展平前一个矩阵:
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```py
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>>> [value for sublist in m for value in sublist]
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[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
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```
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相同，但多了一些空格，使这一点更清楚:
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```py
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>>> [value
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for sublist in m
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for value in sublist]
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[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
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```
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第一部分循环遍历矩阵`m`。第二部分遍历每个向量中的元素。
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### 列表理解的替代方案
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Python 语言可以不需要理解；它看起来就没那么漂亮了。使用像`map()`和`reduce()`这样的函数式编程函数可以做列表理解所能做的一切。
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另一种选择是使用 [for 循环](https://python.land/introduction-to-python/python-for-loop)。如果你来自 C 风格的语言，比如 Java，你会倾向于使用 for 循环。尽管这不是世界末日，但是您应该知道列表理解更具性能，并且被认为是更好的编码风格。
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## 其他理解
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如果有列表理解，为什么不创建字典理解呢？或者集合理解呢？正如你所料，两者都存在。
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### 集合理解
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理解一个 [Python 集合](https://python.land/python-data-types/python-set-the-why-and-how-with-example-code)的语法没有太大的不同。我们只是用花括号代替方括号:
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```py
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{ <expression> for item in set if <conditional> }
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例如:
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```py
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>>> {s for s in range(1,5) if s % 2}
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{1, 3}
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```
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### 词典释义
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字典需要一个键和值。否则，又是同样的把戏:
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```py
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>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
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{2: 4, 4: 16, 6: 36}
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唯一的区别是我们在`expression` 部分定义了键和值。
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