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在办公室里，一群牛马经常需要批量处理任务：

• 从员工名单中筛选符合条件的候选人
• 把 Excel 表格数据转换成字典格式
• 自动生成会议纪要的结构化数据

一、推导式定义

Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。

Python 推导式就像职场中的 "批量处理神器"，能在一行代码内完成数据转换和筛选

Python 支持各种数据结构的推导式：

• 列表(list)推导式
• 字典(dict)推导式
• 集合(set)推导式
• 元组(tuple)推导式

其基本格式都为表达式 for 变量 in 数据容器 if 条件

二、列表推导式

语法：[表达式 for 变量 in 列表]
或：[表达式 for 变量 in 列表 if 条件]

场景：从候选人名单中筛选出符合条件的面试者

# 传统循环写法
candidates = ['张三', '李四喜', '王五佰', '赵六']
qualified = []
for name in candidates:if len(name) >= 3:  # 假设名字长度达标qualified.append(name)  # 统一到一起
print(qualified)# 推导式写法
qualified = [name for name in candidates if len(name) >= 3]
print(qualified)
# ['李四喜', '王五佰']
# ['李四喜', '王五佰']

对比：推导式将 4 行代码浓缩为 1 行，且执行效率更高。

可以手动试试统计一下分别执行了多长时间

 三、字典推导式

语法：{ key_expr: value_expr for value in collection }
或：  { key_expr: value_expr for value in collection if condition }

场景：将 Excel 中的员工编号和姓名转换为字典

# 传统写法
id_list = [1001, 1002, 1003]
name_list = ['豆包', '小明', '小红']
emp_dict = {}
for i in range(len(id_list)):emp_dict[id_list[i]] = name_list[i]
print(emp_dict)# 推导式写法
emp_dict = {id: name for id, name in zip(id_list, name_list)}
print(emp_dict)
# {1001: '豆包', 1002: '小明', 1003: '小红'}
# {1001: '豆包', 1002: '小明', 1003: '小红'}

优势：直接将两个列表合并为字典，代码量减少 50%。

四、集合推导式

语法：{ expression for item in Sequence }
或 { expression for item in Sequence if conditional }

场景：从招聘数据中提取所有不重复的岗位

# 传统写法
positions = ['Python开发', '测试工程师', 'Python开发', '产品经理']
unique_positions = set()
for pos in positions:unique_positions.add(pos.split(' ')[0])  # 提取岗位名称# 推导式写法
unique_positions = {pos.split(' ')[0] for pos in positions}

效果：自动去重并提取核心岗位名称。

五、元组推导式

语法：(expression for item in Sequence )
或：(expression for item in Sequence if conditional )

场景：生成包含日期和工作量的周报元组

# 传统写法
weekly_data = []
for day in range(1, 6):workload = day * 2  # 假设每天工作量递增weekly_data.append((f"第{day}天", workload))# 推导式写法
weekly_data = ((f"第{day}天", day * 2) for day in range(1, 6))
print(weekly_data)
# 元组推导式返回的结果是一个生成器对象。
# <generator object <genexpr> at 0x0000024109E9A9B0># 使用 tuple() 函数，可以直接将生成器对象转换成元组
print(tuple(weekly_data))
# (('第1天', 2), ('第2天', 4), ('第3天', 6), ('第4天', 8), ('第5天', 10))

注意，元组推导式返回的结果是一个生成器对象，可以使用tuple() 函数，将生成器对象转换成元组

六、注意事项

1. 避免过度复杂：超过 2 层嵌套的推导式可读性下降，改用函数封装
2. 性能考量：处理 10 万条以上数据时，优先使用生成器推导式
3. 错误处理：添加 try...except 避免因数据格式问题导致程序崩溃

# 安全写法示例
raw_data = ['  apple  ', 123, '  banana', None, 'cherry  ']
def validate_name(name):try:return isinstance(name, str) and len(name.strip()) >= 2except:return Falsecleaned_names = [name.strip() for name in raw_data if validate_name(name)]
print(cleaned_names)