Python 推导式详解

Python 推导式详解

Python 推导式（Comprehension）是一种简洁高效的语法结构，用于快速生成列表、字典、集合等数据结构。它通过一行代码替代传统的多行循环，使代码更简洁易读。以下是常见的推导式类型及用法详解：

一、列表推导式（List Comprehension）

语法：[expression for item in iterable if condition]

作用：生成列表，可包含条件过滤和多重循环。

示例：

# 生成平方数列表
squares = [x**2 for x in range(5)]  # [0, 1, 4, 9, 16]

# 筛选偶数
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]  # [0, 2, 4, 6, 8]

# 双重循环（笛卡尔积）
pairs = [(a, b) for a in [1, 2] for b in ['x', 'y']]
# 结果：[(1, 'x'), (1, 'y'), (2, 'x'), (2, 'y')]

注意：

• 可以嵌套多个 for 循环和 if 条件。
• 复杂逻辑建议改用普通循环，避免降低可读性。

二、字典推导式（Dict Comprehension）

语法：{key_expr: value_expr for item in iterable if condition}

作用：快速生成字典，常用于键值对转换。

示例：

# 将列表转换为字典（元素作为键，平方作为值）
d = {x: x**2 for x in [1, 2, 3]}  # {1: 1, 2: 4, 3: 9}

# 交换键值对
original = {'a': 1, 'b': 2}
swapped = {v: k for k, v in original.items()}  # {1: 'a', 2: 'b'}

# 合并两个列表为字典
keys = ['name', 'age']
values = ['Alice', 30]
data = {k: v for k, v in zip(keys, values)}  # {'name': 'Alice', 'age': 30}

注意：

• 键必须唯一，重复键会覆盖原有值。

三、集合推导式（Set Comprehension）

语法：{expression for item in iterable if condition}

作用：生成无序且元素唯一的集合，自动去重。

示例：

# 生成不重复的平方数
unique_squares = {x**2 for x in [1, -1, 2, -2]}  # {1, 4}

# 筛选长度大于3的字符串
words = {"apple", "bat", "cat"}
long_words = {word for word in words if len(word) > 3}  # {'apple'}

四、生成器表达式（Generator Expression）

语法：(expression for item in iterable if condition)

特点：惰性计算，逐个生成元素，节省内存，适合处理大数据。

示例：

# 生成器逐个产生平方数
squares_gen = (x**2 for x in range(1000000))

# 使用生成器求和（无需预存全部数据）
total = sum(x for x in range(10) if x % 2 == 0)  # 20

注意：

• 生成器只能用一次，遍历后即耗尽。

五、嵌套推导式

推导式可以嵌套使用，处理多维数据结构。

示例：

# 展平二维列表
matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
flattened = [num for row in matrix for num in row]  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 转置矩阵
transposed = [[row[i] for row in matrix] for i in range(2)]
# 结果：[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]

六、使用建议

• 简洁性：适合简单逻辑，复杂操作建议拆分为多行。
• 性能：推导式通常比普通循环快，但生成器更省内存。
• 可读性：避免多层嵌套或过多条件，确保代码易于理解。

类型	语法	输出	特点
列表推导式	[x for x in ...]	列表	有序，可重复
字典推导式	{k: v for ...}	字典	键值对，键唯一
集合推导式	{x for x in ...}	集合	无序，元素唯一
生成器	(x for x in ...)	生成器	惰性计算，节省内存

掌握推导式可以大幅提升代码简洁性，但需根据场景权衡可读性与效率。