Python3 推导式

Python3 学习笔记 · 整理自菜鸟教程

一句话

推导式（comprehension）用一行表达式从可迭代对象快速生成列表 / 字典 / 集合 / 生成器，比手写循环更简洁、通常更快。

要点

  • 四种形态：列表 []、字典 {k:v}、集合 {}、生成器 ()。
  • 基本结构：[表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]。
  • 条件过滤：if 放在 for 后，只保留满足条件的元素。
  • 条件表达式：if...else 放在 for 前，对每个元素二选一。
  • 多重循环：for 可并列，等价嵌套循环。
  • 生成器推导式：用圆括号，惰性求值，省内存，适合大数据或一次性遍历。
  • 作用域：Python 3 中推导式有独立作用域，循环变量不会泄漏到外部。

语法 / 常用方法

语法 说明 示例
[f(x) for x in it] 列表推导式 [x*2 for x in range(3)] → [0,2,4]
[x for x in it if cond] 带过滤 [x for x in range(5) if x%2]
[a if c else b for x in it] 三选一表达式 ["偶" if x%2==0 else "奇" for x in range(2)]
{k: v for x in it} 字典推导式 {x: x*x for x in range(3)}
{f(x) for x in it} 集合推导式（自动去重） {x%3 for x in range(6)}
(f(x) for x in it) 生成器推导式（惰性） sum(x for x in range(100))
[x for a in A for x in a] 多重循环（笛卡尔积） 等价两层 for
[[...] for x in it] 嵌套推导式 生成矩阵
enumerate() / zip() 可放进推导式 {i: v for i, v in enumerate(lst)}

代码示例

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# ---- 列表推导式 ----
squares = [x * x for x in range(6)]
print(squares)                # [0, 1, 4, 9, 16, 25]

# ---- 带条件过滤 ----
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens)                  # [0, 2, 4, 6, 8]

# ---- 条件表达式（注意位置：for 前）----
labels = ["偶" if x % 2 == 0 else "奇" for x in range(4)]
print(labels)                 # ['偶', '奇', '偶', '奇']

# ---- 对字符串操作 ----
words = ["hello", "world"]
print([w.upper() for w in words])   # ['HELLO', 'WORLD']

# ---- 多重循环（笛卡尔积）----
pairs = [(i, j) for i in range(2) for j in range(2)]
print(pairs)                  # [(0,0), (0,1), (1,0), (1,1)]

# ---- 嵌套推导式（矩阵）----
matrix = [[i * j for j in range(3)] for i in range(3)]
print(matrix)                 # [[0,0,0], [0,1,2], [0,2,4]]

# ---- 字典推导式 ----
d = {x: x * x for x in range(4)}
print(d)                      # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9}

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

# 用 enumerate 建索引字典
fruits = ["苹果", "香蕉"]
indexed = {i: f for i, f in enumerate(fruits)}
print(indexed)                # {0: '苹果', 1: '香蕉'}

# ---- 集合推导式（自动去重）----
mods = {x % 3 for x in range(10)}
print(mods)                   # {0, 1, 2}（顺序不定）

# ---- 生成器推导式（惰性）----
gen = (x * x for x in range(5))
print(gen)                    # <generator object ...>
print(next(gen), next(gen))   # 0 1
print(sum(x for x in range(101)))   # 5050，省内存
print(list(x * 2 for x in range(3)))  # [0, 2, 4]

# ---- 推导式有独立作用域 ----
x = 100
nums = [x for x in range(3)]
print(x, nums)                # 100 [0, 1, 2]，x 未被覆盖

易错点

  • if 和 if...else 位置不同：过滤 if 在 for 后；二选一表达式在 for 前。
  • 过度使用降低可读性：复杂逻辑写成普通循环更好，别为了一行硬塞。
  • 生成器只能用一次：(x for x in ...) 遍历完就空，要重复用请转 list()。
  • 集合推导式无序：结果顺序不保证；要顺序请用列表推导式。
  • 推导式变量作用域：Python 3 不泄漏循环变量，但同名外部变量不受影响（易误解）。
  • 别在推导式里做副作用：如修改外部列表，违背可读性与函数式初衷。
  • 字典推导式键冲突：后面的键覆盖前面的，别依赖重复键。
  • 性能：多数场景推导式比手写 append 循环略快，但极端复杂时差异可忽略。