详解Python列表推导式
列表推导式，也叫列表解析式，英文名称为list comprehension，可以使用非常简洁的方式来快速生成满足特定需求的列表，代码具有非常强的可读性。另外，Python的内部实现对列表推导式做了大量优化，可以保证很快的运行速度。列表推导式的语法形式为：
[表达式 for 变量 in 序列或迭代对象 if 条件表达式]
列表推导式在逻辑上相当于一个循环，只是形式更加简洁，例如：
>>> aList = [x*x for x in range(10)]
相当于
>>> aList = []
>>> for x in range(10):
aList.append(x*x)
当然也等价于
>>> aList = list(map(lambda x: x*x, range(10)))
而
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> aList = [w.strip() for w in freshfruit]
则等价于下面的代码
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> aList = []
>>> for item in freshfruit:
aList.append(item.strip())
也等价于
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> aList = list(map(lambda x: x.strip(), freshfruit))
或
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> aList = list(map(str.strip, freshfruit))
大家应该看过一个故事，说是阿凡提（也有的说是阿基米德，这不是重点）与国王比赛下棋，国王说要是自己输了的话阿凡提想要什么他都可以拿得出来。阿凡提说那就要点米吧，棋盘一共64个小格子，在第一个格子里放1粒米，第二个格子里放2粒米，第三个格子里放4粒米，第四个格子里放8粒米，以此类推，后面每个格子里的米都是前一个格子里的2倍，一直把64个格子都放满。结果可想而知，最后国王没有办法拿出那么多米。那么到底需要多少粒米呢，其实使用列表推导式再结合内置函数sum()就很容易知道答案。
>>> sum([2**i for i in range(64)])
18446744073709551615
接下来再通过几个示例来进一步展示列表推导式的强大功能。
（1）使用列表推导式实现嵌套列表的平铺
>>> vec = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> [num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
在这个列表推导式中有2个循环，其中第一个循环可以看做是外循环，执行的慢；而第二个循环可以看做是内循环，执行的快。上面代码的执行过程等价于下面的写法：
>>> vec = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> result = []
>>> for elem in vec:
for num in elem:
result.append(num)
>>> result
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
（2）过滤不符合条件的元素
在列表推导式中可以使用if子句来进行筛选，只在结果列表中保留符合条件的元素。例如下面的代码可以列出当前文件夹下所有Python源文件：
>>> import os
>>> [filename for filename in os.listdir('.') if filename.endswith('.py')]
下面的代码用于从列表中选择符合条件的元素组成新的列表：
>>> aList = [-1, -4, 6, 7.5, -2.3, 9, -11]
>>> [i for i in aList if i>0]
[6, 7.5, 9]
下面的代码使用列表推导式查找列表中最大元素的位置：
>>> from random import randint
>>> x = [randint(1, 10) for i in range(20)]
>>> m = max(x)
>>> m
10
>>> [index for index, value in enumerate(x) if value == m]
[0, 5, 6, 10]
>>> x
[10, 2, 3, 4, 5, 10, 10, 9, 2, 4, 10, 8, 2, 2, 9, 7, 6, 2, 5, 6]
（3）在列表推导式中使用多个循环，实现多序列元素的任意组合，并且可以结合条件语句过滤特定元素
>>> [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
注意：对于包含多个循环的列表推导式，一定要清楚多个循环的执行顺序或“嵌套关系”。例如，上面的代码等价于
>>> result = []
>>> for x in [1, 2, 3]:
for y in [3, 1, 4]:
if x != y:
result.append((x,y))
>>> result
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
（4）使用列表推导式实现矩阵转置
>>> matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
或者，也可以使用内置函数zip()和list()来实现矩阵转置：
>>> list(map(list,zip(*matrix)))
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
注意：对于嵌套了列表推导式的列表推导式，一定要清楚其执行顺序。例如，上面列表推导式的执行过程等价于下面的代码，可以看出，使用列表推导式更加简洁，代码可读性更强。
>>> matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
>>> result = []
>>> for i in range(len(matrix)):
temp = []
for row in matrix:
temp.append(row[i])
result.append(temp)
>>> result
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
（5）列表推导式中可以使用函数或复杂表达式
>>> def f(v):
if v%2 == 0:
v = v**2
else:
v = v+1
return v
>>> print([f(v) for v in [2, 3, 4, -1] if v>0])
[4, 4, 16]
>>> print([v**2 if v%2 == 0 else v+1 for v in [2, 3, 4, -1] if v>0])
[4, 4, 16]
（6）列表推导式支持文件对象迭代
>>> fp = open('C:\install.log', 'r')
>>> print([line for line in fp])
>>> fp.close()
（7）使用列表推导式生成100以内的所有素数
>>> [ p for p in range(2, 100) if 0 not in [ p% d for d in range(2, int(p**0.5)+1)] ]
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
本文节选自（内容略有改动）《Python程序设计》（第2版），董付国编著，清华大学出版社，2016年6月出版，2016年11月第二次印刷。