列表解析——用来动态地创建列表

[expr for iter_var in iterable if cond_expr]

例子一：

map(lambda x: x**2, range(6))

[0, 1, 4, 9, 16, 25]

[x**2 for x in range(6)]

[0, 1, 4, 9, 16, 25]

列表解析式可以取代内建的map()函数以及lambda，而且++效率更高++。

例子二：

seq = [11, 10, 9, 8, 7, 6]

filter(lambda x: x % 2, seq)

[11, 9, 7]

[x for x in seq if x % 2]

[11, 9, 7]

例子三：

找出文本中最长的词

# 第一个最长的词
longest = ‘‘
for word in text:
    if len(word) > len(longest):
        longest = word

#所有最长的词
maxlen = max(len(word) for word in text) # 生成器表达式

[word for word in text if len(word) == maxlen] #链表推导式

不足： 列表解析得一个不足就是必要生成所有数据，用于创建整个列表。这可能对有大量数据得迭代其有负面效应。

++解决方法++：生成器表达式，通过结合列表解析和生成器解决了这个问题。

嵌套列表推导式

例一

all_data = [[1,3,5,7,9],
            [2,4,6,8,10]]

result = []
for nums in all_data:
    temp_num = [num for num in nums if num >= 5]
    result.extend(temp_num)

嵌套列表推导式

result = [num for nums in all_data for num in nums if num >= 5]

推导式中for的部分是按嵌套顺序排列的。

例二

some_tuples = [(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)]

flattened = [x for tup in some_tuples for x in tup]

flattened
[1,2,3,4,5,6,7,8,9]

列表解析配合if else

列表解析总共有两种形式：

1. [i for i in range(k) if condition]：此时if起条件判断作用，满足条件的，将被返回成为最终生成的列表的一员。

2. [i if condition else exp for exp]：此时if...else被用来赋值，满足条件的i以及else被用来生成最终的列表。

以上情况对多个for仍然成立。

print([i for i in range(10) if i%2 == 0])
print([i if i == 0 else 100 for i in range(10)])  

[0, 2, 4, 6, 8]
[0, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100]  

参考来源：http://blog.csdn.net/shingle_/article/details/55050701

　　　　　http://blog.csdn.net/zk_j1994/article/details/72809260