python列表推导式语法_Python的推导式语法
推导式是Python中按照固定的条件表达式，自动生成数据的一种语法规则。
通过推导式，可以直接优化传统的通过循环结构和选择结构实现的列表操作，简化传统语法生成数据的规则或者过滤数据的规则。
目前，Python存在着三种推导式，分别为：列表推导式、字典推导式和集合推导式。其中，最常用的就是列表推导式。
列表推导式
推导式的概念并不是很难理解，所以说直接看案例代码，可以更加熟练。
首先，我们先来看一个简单的案例，用传统的列表循环方式实现数字1-10的平方。
num_list = list()
for i in range(1,11):
num_list.append(i**2)
print(num_list)
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
接下来使用推导式实现数字1-10的平方。
num_list = [x**2 for x in range(1,11)]
print(num_list)
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
通过代码的对比，我们可以发现，推导式语法确实十分简洁优雅，只需要一行的代码就可以实现Python的循环结构或选择结构，基本上任何可迭代的数据都可以在推导式内进行更新。
string = 'i love python'
# 将字符串按照空格分割成一个列表
lst = [ i for i in string.split(' ')]
print(lst)
# ['i', 'love', 'python']
当我们需要一些稍显复杂的数据时，此时需要对推导式内的表达式进行嵌套，以便得到我们想要的数据。
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 获取列表lst中的偶数
num_list = [j for i in lst for j in i if j % 2 == 0]
print(num_list)
# [2, 4, 6, 8]
由上述代码可见，一旦推导式开始嵌套，可读性便会稍微有所下降，所以，我们需要对上述代码进行优化。
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
num_list = [
j
for i in lst
for j in i
if j % 2 == 0
]
通过上述代码的改写，是不是直观了许多。
字典推导式
字典推导式原理上跟列表推导式其实并无不同，只需要将方括号[ ]更换为花括号{ }，换汤不换药而已。
dct = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
# key与value的互换
dict_list = {value: key for key, value in dct.items()}
print(dict_list)
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
集合推导式
集合推导式和字典推导式一样，用的都是花括号{ }，在使用时，需要依靠变量和循环体对字典推导式进行区分。
集合没有顺序，不可重复，配合推导式有时会有一些不错的效果。
lst = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 8, 9]
# 获取偶数项
sets = {i for i in lst if i % 2 == 0}
print(sets)
# {8, 2, 4, 6}
不过呢，我们需要记住，推导式只是一种简化语法，不可盲目追求这种写法，毕竟传统语法的可读性往往更友好，并且，对推导式进行排错会更加困难。