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1. 列表推导式简介
列表推导式（List Comprehension）是 Python 中一种简洁的创建列表的方式。它允许我们通过一行代码生成列表，通常比传统的 for 循环更简洁、更易读。
基本语法
[表达式 for 元素 in 可迭代对象]
- 表达式：对元素的处理逻辑。
- 元素：从可迭代对象中取出的每个元素。
- 可迭代对象：如列表、元组、字符串等。
示例
# 生成 0 到 9 的平方列表
squares = [x ** 2 for x in range(10)]
print(squares) # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
2. 条件推导
条件推导允许我们在列表推导式中加入条件判断，只保留满足条件的元素。
语法
[表达式 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
- 条件：一个布尔表达式，只有满足条件的元素才会被处理并加入列表。
示例 1：过滤偶数
# 生成 0 到 9 中的偶数列表
even_numbers = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(even_numbers) # 输出: [0, 2, 4, 6, 8]
示例 2：过滤字符串
# 过滤出包含字母 'a' 的单词
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
filtered_words = [word for word in words if 'a' in word]
print(filtered_words) # 输出: ['apple', 'banana', 'date']
示例 3：结合条件处理
# 生成 0 到 9 中偶数的平方列表
even_squares = [x ** 2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(even_squares) # 输出: [0, 4, 16, 36, 64]
3. 嵌套推导
嵌套推导允许我们在列表推导式中使用多层循环，生成更复杂的列表。
语法
[表达式 for 外层元素 in 可迭代对象 for 内层元素 in 外层元素]
- 外层元素：从外层可迭代对象中取出的元素。
- 内层元素：从外层元素中取出的元素。
示例 1：生成二维列表
# 生成一个 3x3 的二维列表
matrix = [[i * 3 + j for j in range(3)] for i in range(3)]
print(matrix)
# 输出: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
示例 2：扁平化二维列表
# 将二维列表扁平化为一维列表
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flattened = [num for row in matrix for num in row]
print(flattened) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
示例 3：生成笛卡尔积
# 生成两个列表的笛卡尔积
colors = ["red", "green"]
sizes = ["S", "M", "L"]
cartesian_product = [(color, size) for color in colors for size in sizes]
print(cartesian_product)
# 输出: [('red', 'S'), ('red', 'M'), ('red', 'L'), ('green', 'S'), ('green', 'M'), ('green', 'L')]
4. 条件推导与嵌套推导的结合
条件推导和嵌套推导可以结合使用，生成更复杂的列表。
示例 1：过滤嵌套列表中的元素
# 过滤出二维列表中大于 5 的元素
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
filtered = [num for row in matrix for num in row if num > 5]
print(filtered) # 输出: [6, 7, 8, 9]
示例 2：生成满足条件的笛卡尔积
# 生成笛卡尔积，并过滤出颜色为 "red" 的组合
colors = ["red", "green"]
sizes = ["S", "M", "L"]
filtered_cartesian = [(color, size) for color in colors for size in sizes if color == "red"]
print(filtered_cartesian)
# 输出: [('red', 'S'), ('red', 'M'), ('red', 'L')]
5. 列表推导式的性能
列表推导式通常比传统的 for 循环更快，因为它是用 C 语言实现的，具有更高的执行效率。但在处理非常大的数据集时，列表推导式可能会占用大量内存，因为它会一次性生成整个列表。
示例：生成大列表
# 生成一个包含 100 万个元素的列表
big_list = [x for x in range(1000000)]
6. 总结
列表推导式是 Python 中一种强大的工具，可以简洁地生成列表。通过条件推导和嵌套推导，我们可以实现更复杂的逻辑。以下是关键点：
- 条件推导：通过
if条件过滤元素。 - 嵌套推导：通过多层循环生成复杂列表。
- 性能：列表推导式通常比
for循环更快，但可能占用更多内存。
通过合理使用列表推导式，可以编写出简洁高效的代码。