一、列表推导
列表推导式又称推导列表。列表推导式是以列表为载体，以推导的方式将数据生成并放在列表中。推导即规则，它支持for循环和筛选模式（if判断模式）。设定一个既定规则在列表中进行数据生成，列表推导式比传统方法更为简洁，代价是放弃一部分的可读性。
二、如何声明列表推导式
最简单的列表推导式，列表结构作为一个承载体
list_data=[x for x in range(10)]
#[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
每循环一次，向列表添加一个x的值，直到for全部完成。
三、列表推导式办法与传统方法的比较
推导模式
list_data=[x for x in range(10)]
#[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(list_data)
输出结果：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
传统模式
list_data2=[]
for count in range(10):
list_data2.append(count)
print(list_data2)
输出结果：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
带判断的列表推导式
list_data1=[ x for x in range(10) if x%2==0] print(list_data1)
注意！在列表推导式中没有任何标点符号
for负责数据产生，if负责数据筛选，x负责最终数据输出
输出结果：
[0, 2, 4, 6, 8]
list_data=[x for x in range(0,20) if x>5] print(list_data)输出结果：
[6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
list_data=[x for x in range(0,20) if x>5 and x<15] print(list_data)输出结果：
[6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
list_data2=[x**2 for x in range(10) if x%2==0] print(list_data2)输出结果： [0, 4, 16, 36, 64] 对推导式里的最终输出数据进行二次加工
list_data=[x+10 for x in range(0,20) if x%2==0] print(list_data)
输出结果：
[10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]
List_data=[(x,y) for x in [1,2,3,4,5] if x>3 for y in [6,7,8,9,10] ] print(List_data)输出结果： [(4, 6), (4, 7), (4, 8), (4, 9), (4, 10), (5, 6), (5, 7), (5, 8), (5, 9), (5, 10)]
列表推导式的双for循环
list_data1=[(x,y) for x in range(1,4) for y in range(4,7)] print(list_data1) list_data2=[(x,y) for x in [1,2,3] for y in [4,5,6]] print(list_data2)
先看输出的规律：第一个for的第一个元素与第二个for的每个元素进行组合，组合成一个元组
输出：
[(1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 4), (3, 5), (3, 6)]
[(1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 4), (3, 5), (3, 6)]
等同于以下函数
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
for x in a:
for y in b:
list_data.append((x,y))
print(list_data)
特别注意：
如果返回的是多个值，可以用一个多元数据结构进行返回，如例子中的元组，这样元组可以作为一个元素存在于列表中，推导列表无法一次接受两个元素。
列表推导式的for循环对两层列表进行循环
#列表推导式
data=[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]
list_data=[y for x in data for y in x]
print(list_data)
#传统写法
emplist=[]
for x in data:
for y in x:
emplist.append(y)
print(emplist)
输出结果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
在字典中进行推导式
dict_data1={x: x for x in ['name','age','city']}
print(dict_data1)
dict_data2={str(x): x for x in[1,2,3]}
print(dict_data2)
输出结果：
{'name': 'name', 'age': 'age', 'city': 'city'}
{'1': 1, '2': 2, '3': 3}
四、列表推导式的延伸使用
简单的字典推导式构建，注意！字典推导式不再使用方括弧[]
#列表推导式的延伸使用
fields=['姓名','年龄','城市']
info=['zz',28,'上海']
dict_data={x:y for x,y in zip(fields,info)}
print(dict_data)
#传统方法
dict_data={}
for x,y in zip(fields,info):
dict_data[x]=y
输出结果：{'姓名': 'zz', '年龄': 28, '城市': '上海'}
zip函数，俗称压缩，一对一映射
#zip函数的使用
fields=['姓名','年龄','城市']
info=['zz',28,'上海']
print(zip(fields,info))
print(list(zip(fields,info)))
print(dict(list(zip(fields,info))))
dict_data={x:y for x,y in zip(fields,info)}
print(dict_data)
输出结果：
<zip object at 0x00000275ADE80380>
[('姓名', 'zz'), ('年龄', 28), ('城市', '上海')]
{'姓名': 'zz', '年龄': 28, '城市': '上海'}
#我们先看一下列表的这种操作
my_list1=['5'*10]
#观察这个动作实际上是在操作一个元素，并没有对列表进行操作
print(my_list1)
#这个动作实际上生成了多个列表并进行了合并
my_list2=['5']*10
#这个动作不可以添加逻辑进去，存在局限性
print(my_list2)
#推导列表
my_list=[x for x in range(1000)]
print(my_list)
# 推导列表的效率，要比传统写法高50%左右
my_list=[]
for x in range(10000):
my_list.append(x)
print(my_list)
标签：10,推导,Python,list,列表,print,data From： https://www.cnblogs.com/longlyseul/p/18136329