列表生成式

列表生成式（list comprehension）用一条表达式，根据已有可迭代对象快速创建新列表。它适合把“遍历、转换、筛选”这类简单流程写在一起，同时保留清晰的代码结构。

本文示例适用于 Python 3。学完后，你应该能够：

读懂并编写基本列表生成式；
正确放置条件筛选和条件表达式；
使用多个 for、解包和字典数据；
判断什么时候应改用普通循环、集合生成式、字典生成式或生成器表达式；
避免嵌套过深、变量作用域和可变对象复用等问题。

基本语法

最简单的形式是：

[expression for item in iterable]

例如，把数字平方：

numbers = [1, 2, 3, 4]
squares = [number * number for number in numbers]

print(squares)  # [1, 4, 9, 16]

它大致等价于：

squares = []
for number in numbers:
    squares.append(number * number)

生成式左侧的 expression 决定新列表元素是什么，for 后面的对象决定数据来源。

加入筛选条件

在 for 后添加 if，只保留满足条件的元素：

numbers = range(10)
even_numbers = [number for number in numbers if number % 2 == 0]

print(even_numbers)  # [0, 2, 4, 6, 8]

语法为：

[expression for item in iterable if condition]

执行顺序可以理解为“先取一个元素，判断条件，条件成立后计算表达式并追加结果”。因此，下例不会对负数调用平方根：

import math

values = [-4, 0, 9, 16]
roots = [math.sqrt(value) for value in values if value >= 0]

可以连续写多个 if，但条件太多时应拆成普通循环或命名函数，让意图更明显。

条件表达式和筛选条件不是一回事

想让每个元素都进入结果，但根据条件选择不同值时，使用条件表达式：

labels = ["偶数" if number % 2 == 0 else "奇数" for number in range(5)]
print(labels)  # ['偶数', '奇数', '偶数', '奇数', '偶数']

形式是：

[value_if_true if condition else value_if_false for item in iterable]

对比下面两种写法：

[number for number in range(5) if number % 2 == 0]       # 只保留偶数
[number if number % 2 == 0 else 0 for number in range(5)] # 保留全部位置

if 放在 for 后是筛选；if ... else 放在表达式中是转换。混淆位置是列表生成式最常见的错误之一。

转换字符串和对象

列表生成式不只用于数字：

names = [" ada ", "LIN", "mo"]
clean_names = [name.strip().title() for name in names]
print(clean_names)  # ['Ada', 'Lin', 'Mo']

处理字典时，可以从 items() 解包键和值：

scores = {"Ada": 95, "Lin": 88, "Mo": 91}
passed = [name for name, score in scores.items() if score >= 90]
print(passed)  # ['Ada', 'Mo']

如果结果本身应是键值映射，应使用字典生成式，而不是先创建元组列表再转换：

bonus_scores = {name: score + 5 for name, score in scores.items()}

多个 `for`：处理嵌套数据

多个 for 会按照从左到右的顺序嵌套执行：

colors = ["red", "blue"]
sizes = ["S", "M"]
variants = [f"{color}-{size}" for color in colors for size in sizes]

print(variants)
# ['red-S', 'red-M', 'blue-S', 'blue-M']

它等价于：

variants = []
for color in colors:
    for size in sizes:
        variants.append(f"{color}-{size}")

常见用途是展平二维列表：

matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
flat = [value for row in matrix for value in row]
print(flat)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

如果需要三层或更多嵌套，或者每层都有复杂分支，普通循环通常更容易阅读和调试。

生成式中的变量作用域

Python 3 中，列表生成式的循环变量有自己的局部作用域，不会覆盖外层同名变量：

number = "outside"
values = [number for number in range(3)]

print(values)  # [0, 1, 2]
print(number)  # outside

表达式仍然可以读取外层变量：

tax = 0.1
prices = [100, 200]
with_tax = [price * (1 + tax) for price in prices]

循环变量在生成式结束后不可用，不要把它当作结果变量使用。

解包和条件组合

对由元组组成的数据，可以直接在 for 中解包：

points = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
distances = [x * x + y * y for x, y in points]

也可以同时转换和筛选：

records = [("Ada", 95), ("Lin", 58), ("Mo", 82)]
report = [f"{name}: {score}" for name, score in records if score >= 60]

当输入项结构不一致时，解包会抛出 ValueError；如果数据不可信，应先验证结构，而不是用复杂表达式掩盖问题。

调用函数和异常处理

表达式中可以调用函数，但应注意函数是否有副作用：

def parse_int(text):
    return int(text)


numbers = [parse_int(text) for text in ["10", "20", "30"]]

列表生成式没有单独的 try ... except 语法。遇到可能失败的转换时，可以先写普通循环处理异常：

texts = ["10", "bad", "30"]
numbers = []
for text in texts:
    try:
        numbers.append(int(text))
    except ValueError:
        continue

这样能够明确决定如何记录、跳过或报告错误。