Python中列表推导式

### Python 列表推导式的用法与结构 #### 基本概念 列表推导式（List Comprehensions）是 Python 中的一种简洁语法，用于从现有可迭代对象中快速生成新的列表。相比于传统的循环语句，列表推导式不仅减少了代码量，还提高了执行效率[^5]。 --- #### 语法结构 列表推导式的基本形式如下： ```python [expression for item in iterable if condition] ``` - `expression`: 表达式，指定如何转换当前元素。 - `item`: 可迭代对象中的单个元素。 - `iterable`: 已有的可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。 - `if condition` (可选): 条件判断，仅保留满足条件的元素。 --- #### 示例：基本列表推导式 以下是一个简单的例子，演示如何使用列表推导式生成平方数列表： ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squares = [x**2 for x in numbers] print(squares) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25] ``` --- #### 示例：带条件的列表推导式 可以加入条件过滤掉不满足需求的元素。例如，只保留偶数的平方： ```python even_squares = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0] print(even_squares) # 输出: [4, 16] ``` --- #### 示例：多层嵌套的列表推导式 对于复杂的嵌套数据结构，也可以通过嵌套的方式实现扁平化或其他操作。例如，给定一个多维数组，将其展平为一维数组： ```python matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] flattened = [num for row in matrix for num in row] print(flattened) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6] ``` --- #### 示例：使用多个可迭代对象 如果需要同时遍历两个或更多可迭代对象，可以通过 `zip()` 函数实现同步迭代。例如，将两列表中的元素相加： ```python list1 = [1, 2, 3] list2 = [4, 5, 6] sum_list = [a + b for a, b in zip(list1, list2)] print(sum_list) # 输出: [5, 7, 9] ``` --- #### 示例：复杂表达式 可以在 `expression` 部分编写更复杂的逻辑。例如，将字符串列表中的每个单词首字母大写： ```python words = ['apple', 'banana', 'cherry'] capitalized_words = [word.capitalize() for word in words] print(capitalized_words) # 输出: ['Apple', 'Banana', 'Cherry'] ``` --- #### 数据清洗中的应用 列表推导式常用于清理和预处理原始数据。例如，去除字符串列表中的空白字符并转为小写： ```python raw_data = [" Apple ", "BANANA ", " cherry"] cleaned_data = [word.strip().lower() for word in raw_data] print(cleaned_data) # 输出: ['apple', 'banana', 'cherry'] ``` --- #### 性能优势 列表推导式相较于普通的 `for` 循环具有更高的执行效率，因为它是以内置 C 语言的速度运行的。这种特性使得它非常适合大规模数据处理任务。 --- ### 注意事项 尽管列表推导式功能强大，但在涉及极其复杂的逻辑时可能会降低代码的可读性。此时应考虑拆分为常规函数调用或多步操作[^4]。 ---