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列表推导式
列表推导式创建列表的方式更简洁。常见的用法为，对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作，用生成的结果创建新的列表；或用满足特定条件的元素创建子序列。
例如，创建平方值的列表：
squares = []
for x in range(10):squares.append(x**2)print(squares)输出：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
注意，这段代码创建（或覆盖）变量 x，该变量在循环结束后仍然存在。下述方法可以无副作用地计算平方列表：
squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
或等价于：
squares = [x**2 for x in range(10)]
上面这种写法更简洁、易读。
列表推导式的方括号内包含以下内容：一个表达式，后面为一个 for 子句，然后，是零个或多个 for 或 if 子句。结果是由表达式依据 for 和 if 子句求值计算而得出一个新列表。 举例来说，以下列表推导式将两个列表中不相等的元素组合起来
[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
输出：[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
等价于：
combs = []
for x in [1,2,3]:for y in [3,1,4]:if x != y:combs.append((x, y))>>>combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]注意，上面两段代码中，for 和 if 的顺序相同。
表达式是元组（例如上例的 (x, y)）时，必须加上括号：
>>>vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
# 用一个值的2倍创建一个新列表
>>>[x*2 for x in vec]
[-8, -4, 0, 4, 8]# 排除负数创建列表
>>>[x for x in vec if x >= 0]
[0, 2, 4]# 对所有元素使用绝对值函数
>>>[abs(x) for x in vec]
[4, 2, 0, 2, 4]# 每个元素都调用方法
>>>freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>>[weapon.strip() for weapon in freshfruit]['banana', 'loganberry', 'passion fruit']# 创建一个有2个元素的元组的列表，如： (number, square)
>>>[(x, x**2) for x in range(6)]
[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]# 元组必须用括号括起来不然会报错
>>>[x, x**2 for x in range(6)]File "<stdin>", line 1[x, x**2 for x in range(6)]^^^^^^^
SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target?
# 使用带有两个“for”展开列表组>>>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]
列表推导式可以使用复杂的表达式和嵌套函数：
from math import pi
a=[str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
print(a)>>>
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
嵌套的列表推导式
列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式，甚至可以是另一个列表推导式。
下面这个 3x4 矩阵，由 3 个长度为 4 的列表组成
matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],
]下面的列表推导式可以转置行列：
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
>>>
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
正如我们在上一节中所看到的，内部列表理解是在其后面的for的上下文中评估的，因此此示例等效于：
transposed = []
for i in range(4):transposed.append([row[i] for row in matrix])>>>transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
反过来说，也等价于：
transposed = []
for i in range(4):# the following 3 lines implement the nested listcomptransposed_row = []for row in matrix:transposed_row.append(row[i])transposed.append(transposed_row)实际应用中，最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时，zip() 函数更好用：
list(zip(*matrix))
>>>
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]