前言
自从上次码风被某hub上的人吐槽【甘拜下风】之后，我就一直在研究如何如何把代码写的更短♂小精悍
【NOI老毛病之能少打字就少打字......】
由于之前一直都是思路写注释清晰向，初次接触列表解析什么的“短代码”又闻到了一股子曾经不惜一切减复杂度的味道（说实话没人会在乎那TLE的一秒两秒的嘿嘿嘿）
正片
先用正常的风格写一个生成列表的代码
>>> for num in range(11):\
lists.append(num)
>>> lists
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
然后我们来看看可以如何删减代码，先从for循环的原理入手
For循环的原理
使用了BDFS（Baidu-FS）之后
发现自己连for都不知道是什么......
for 变量a in 另一个可迭代的变量:
执行代码
else：#当for结束之后
执行代码
什么是可迭代的对象呢？说白了就是可以被遍历的对象，像字符串，列表，字典等等，就是每一次更新之后可以改变数值的对象，类似于C里面的int，doubld和常量【忘记怎么打了】就都是不可迭代对象
就像下面这样，不可迭代对象自定义列MyRange， for是不认的
>>> class MyRange:
... def __init__(self, num):
... self.num = num
...
>>> for i in MyRange(10):
... print(i)
...
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: 'MyRange' object is not iterable
所以综上所述，使用列表解析所需要的：
for，表达式，可迭代对象，条件，方括号[ORZ]
列表解析
语法
[变量a（添加条件） for 同时也是可迭代变量的a in 一个可迭代的对象b if 表达式]
1.你需要一对中/方括号【赶紧膜拜[FKH]大学神】
2.在里面有一个表达式 例如i for 一个可迭代的变量i
3.把i in到一个可迭代的对象里面
5.别忘了加上冒号:【滑稽】
加冒号会报错啊别真的加了啊喂~
如上，上面一长串的代码就可以缩成：
lists=[i for i in range(11)]#不需要事先定义Lists为空列表
达成成就：在列表/数组里面写表达式
在列表表达式里面添加条件
如果我们需要生成1~11的奇数序列呢
我猜大部分人应该都会想到.....
lists=[i for i in range(1,11,2)]#不需要事先定义Lists为空列表
是吗傻逼们？
>>> lists=[i for i in range(1,11,2)]
>>> lists
[1, 3, 5, 7, 9]
恭喜你不仅仅TLE还RE爆掉一个点
这时候请返回上面看看在列表解析式里面如何高（zhuang）雅（Bi）的写条件判断语句
#i+1是因为奇数从1开始，而列表从0生成
>>> [i+1 for i in range(11) if i%2==0]
[1, 3, 5, 7, 9, 11]
生成器解析式
请把方括号改成圆括号（）
好了你学会了？
>>> (i+1 for i in range(11) if i%2==0)
at 0x037C0120>
列表解析和生成器语法对比
#列表解析
[expr for iter_var in iterable]
[expr for iter_var in iterable if cond_expr]
#生成器
(expr for iter_var in iterable)
(expr for iter_var in iterable if cond_expr)
得到结论：没有区别
那到底有什么区别，生成器解析的结果在哪里？
生成器表达式并不真正创建数字列表， 而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”(yield)出来。 生成器表达式使用了“惰性计算”(lazy evaluation，也有翻译为“延迟求值”，我以为这种按需调用call by need的方式翻译为惰性更好一些)，只有在检索时才被赋值（ evaluated），所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。
结语
好了不说了代码变短了但是谁都读不懂2333
还是遵循import this 写代码得了
还是参考一下别人的说明
- 当需要只是执行一个循环的时候尽量使用循环而不是列表解析，这样更符合python提倡的直观性。
for item in sequence:
process(item)- 当有内建的操作或者类型能够以更直接的方式实现的，不要使用列表解析。
例如复制一个列表时，使用：L1=list（L）即可，不必使用：L1=[x for x in L]- 当序列过长， 而每次只需要获取一个元素时，使用生成器表达式。
- 列表解析的性能相比要比map要好，实现相同功能的for循环效率最差（和列表解析相比差两倍）。
- 列表解析可以转换为 for循环或者使用map（其中可能会用到filter、lambda函数）表达式，但是列表解析更为简单明了，后者会带来更复杂和深层的嵌套。
参考资料？
python中for循环的工作原理
python 中的列表解析和生成表达式
某南京大学的金牌网课？
最后的最后
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谢谢捧场( • ̀ω•́ )✧