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| List Comprehension | 列表理解 |
列表理解
List Comprehension是一种循环遍历列表以基于某些条件生成新列表的方法。它起初可能令人困惑，但一旦你适应了语法，它就会非常强大和快速。
学习如何使用列表理解的第一步是查看循环遍历列表的传统方式。以下是一个返回偶数数字新列表的简单示例。
# Example list for demonstration
some_list = [1, 2, 5, 7, 8, 10]
# Empty list that will be populate with a loop
even_list = []
for number in some_list:
if number % 2 == 0:
even_list.append(number)
# even_list now equals [2, 8, 10]
首先，使用一些数字创建一个列表。然后创建一个空列表，用于保存循环中的结果。在循环中，检查每个数字是否可被2整除，如果是，则将其添加到even_list。这需要5行代码，不包括注释和空格，在这个例子中并不多。
现在为列表理解示例。
# Example list for demonstration
some_list = [1, 2, 5, 7, 8, 10]
# List Comprehension
even_list = [number for number in some_list if number % 2 == 0]
# even_list now equals [2, 8, 10]
另一个例子，有两个相同的步骤： 以下将创建一个与my_starting_list的数字相乘的数字my_starting_list乘以7。
my_starting_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
my_new_list = []
for item in my_starting_list:
my_new_list.append(item * 7)
运行此代码时， my_new_list的最终值为： [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56]
使用列表my_new_list的开发人员可以使用以下列表my_new_list实现相同的结果，这导致相同的my_new_list 。
my_starting_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
my_new_list = [item * 7 for item in my_starting_list]
以列表理解方式编写的简单公式是：
my_list = [{operation with input n} for n in {python iterable}]
但是，如果要更改从iterable返回的项，请将{operation with input n}替换为。上面的例子使用n * 7但操作可以根据需要简单或复杂。
用任何iterable替换{python iterable} 。 序列类型将是最常见的。在上面的示例中使用了一个列表，但元组和范围也很常见。
如果满足某些条件，列表理解会将现有列表中的元素添加到新列表中。它更整洁，但在大多数情况下也快得多。在某些情况下，列表理解可能会妨碍可读性，因此在选择使用列表理解时，开发人员必须权衡他们的选项。
带条件的列表理解的例子
可以使用条件来控制列表推导中的控制流。例如：
only_even_list = [i for i in range(13) if i%2==0]
这相当于以下循环：
only_even_list = list()
for i in range(13):
if i%2 == 0:
only_even_list.append(i)
列表推导还可以包含嵌套的if条件。考虑以下循环：
divisible = list()
for i in range(50):
if i%2 == 0:
if i%3 == 0:
divisible.append(i)
使用列表理解，这可以写成：
divisible = [i for i in range(50) if i%2==0 if i%3==0]
If-Else语句也可以与列表理解一起使用。
list_1 = [i if i%2==0 else i*-1 for i in range(10)]