列表推导式

列表推导式（List Comprehension）是 Python 中最强大、最 Pythonic 的特性之一。它用一行代码替代循环+条件+append 的多行写法，既简洁又高效。

基本语法

# 传统写法
squares = []
for x in range(10):
    squares.append(x ** 2)

# 列表推导式
squares = [x ** 2 for x in range(10)]
print squares       # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

语法结构：[expression for item in iterable]。先写要生成的表达式，再写循环变量和来源。

带条件的推导式

# 只保留偶数的平方
even_squares = [x ** 2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print even_squares  # [0, 4, 16, 36, 64]

# 传统写法对比
even_squares = []
for x in range(10):
    if x % 2 == 0:
        even_squares.append(x ** 2)

语法结构：[expression for item in iterable if condition]。条件为真时，才执行表达式并加入结果列表。

多个循环变量

# 笛卡尔积：所有坐标对
points = [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)]
print points
# [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

# 传统写法
points = []
for x in range(3):
    for y in range(3):
        points.append((x, y))

多个 for 等价于嵌套循环，从左到右依次嵌套。

实际应用

# 提取字符串列表的长度
words = ["apple", "banana", "cherry"]
lengths = [len(w) for w in words]
print lengths       # [5, 6, 6]

# 过滤 + 转换：只保留正数并取平方根
import math
nums = [-2, 3, -5, 8, -1, 4]
roots = [math.sqrt(x) for x in nums if x > 0]
print roots         # [1.732..., 2.828..., 2.0]

# 扁平化二维列表
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flat = [x for row in matrix for x in row]
print flat          # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 字符串处理：提取大写字母
s = "HelloWorldPython"
caps = [c for c in s if c.isupper()]
print caps          # ['H', 'W', 'P']

与 map/filter 的对比

Python 2 中，map 和 filter 也可以实现类似功能：

# map + lambda
squares = map(lambda x: x ** 2, range(10))

# filter + lambda
evens = filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10))

# 列表推导式（推荐）
squares = [x ** 2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]

列表推导式通常比 map/filter + lambda 更易读，而且避免了 lambda 的函数调用开销。Python 社区共识是：简单场景用列表推导式，复杂逻辑用普通循环。

嵌套列表推导式

# 转置矩阵
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
transposed = [[row[i] for row in matrix] for i in range(3)]
print transposed    # [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

外层循环 for i in range(3) 控制行，内层 for row in matrix 控制列。这种嵌套推导式可读性较差，超过两层时建议用普通循环。

注意事项

不要在推导式中做副作用操作：

# 错误：推导式中调用 print
[x for x in range(5) if print(x)]   # 混乱且无效

# 正确：用普通循环
for x in range(5):
    print x

推导式比循环快：

import timeit

# 列表推导式
t1 = timeit.timeit('[x**2 for x in range(1000)]', number=10000)

# 普通循环
t2 = timeit.timeit('''
result = []
for x in range(1000):
    result.append(x**2)
''', number=10000)

print t1, t2        # 推导式通常快 1.5~2 倍

推导式在 C 层面执行循环，避免了 Python 层面的函数调用和属性查找开销。