有时候，一个编程设计模式使用得十分普遍，甚至会逐步形成自己独特的语法。Python编程语言中的列表解析式（list comprehension）就是这类语法糖（syntactic sugar）的绝佳代表。
Python中的列表解析式是个伟大的发明，但是要掌握好这个语法则有些难，因为它们并是用来解决全新的问题：只是为解决已有问题提供了新的语法。
接下来，我们一起来学习什么是列表解析式，以及如何掌握使用这种语法的时机。
什么是列表解析式？
列表解析式是将一个列表（实际上适用于任何可迭代对象（iterable））转换成另一个列表的工具。在转换过程中，可以指定元素必须符合一定的条件，才能添加至新的列表中，这样每个元素都可以按需要进行转换。
如果你熟悉函数式编程（functional programming），你可以把列表解析式看作为结合了filter函数与map函数功能的语法糖：
>>> doubled_odds = map(lambda n: n * 2, filter(lambda n: n % 2 == 1, numbers)) >>> doubled_odds = [n * 2 for n in numbers if n % 2 == 1]
如果你不熟悉函数式编程，也不用担心：我稍后会通过for循环为大家讲解。
从循环到解析式
每个列表解析式都可以重写为for循环，但不是每个for循环都能重写为列表解析式。
掌握列表解析式使用时机的关键，在于不断练习识别那些看上去像列表解析式的问题（practice identifying problems that smell like list comprehensions）。
如果你能将自己的代码改写成类似下面这个for循环的形式，那么你也就可以将其改写为列表解析式：
new_things = []
for ITEM in old_things:
if condition_based_on(ITEM):
new_things.append("something with " + ITEM)
你可以将上面的for循环改写成这样的列表解析式：
new_things = ["something with " + ITEM for ITEM in old_things if condition_based_on(ITEM)]
列表解析式：可视化解读
可视化解读听上去是个不错的注意，但是我们怎么才能做到这点呢？
嘿嘿，只需要从for循环中复制粘贴，稍微调整一下就变成了列表解析式啦。
下面是我们复制粘贴的顺序：
- 将变量赋值操作复制到新建的空列表中（第三行）
- 将
append()方法中的表达式参数复制到新列表中（第六行） - 复制
for循环语句，不包括最后的:（第四行） - 复制
if条件控制语句，同样不包括最后的:（第五行）
这样，我们将从下面这段代码：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
doubled_odds = []
for n in numbers:
if n % 2 == 1:
doubled_odds.append(n * 2)
转换成了这两行代码：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
doubled_odds = [n * 2 for n in numbers if n % 2 == 1]
无条件子句的列表解析式
如果是那些没有条件子句（即if SOMETHING部分）的代码呢，又该怎样复制粘贴？这些形式的代码甚至比有条件子句的代码更好实现。
一个没有if语句的for循环：
doubled_numbers = []
for n in numbers:
doubled_numbers.append(n * 2)
上面这段代码页可以改写为一个列表解析式：
doubled_numbers = [n * 2 for n in numbers]
下面是转换过程的详细演示：
我们可以从上面那个简单的for循环中，安装这样的顺序复制粘贴：
- 将变量赋值操作复制到新建的空列表中（第三行）
- 将
append()方法中的表达式参数复制到新列表中（第五行） - 复制
for循环语句，不包括最后的:（第四行）
嵌套循环
那么嵌套循环（nested loop）又该怎样改写为列表解析式呢？
下面是一个拉平（flatten）矩阵（以列表为元素的列表）的for循环：
flattened = []
for row in matrix:
for n in row:
flattened.append(n)
下面这个列表解析式实现了相同的功能：
flattened = [n for row in matrix for n in row]
列表解析式中的嵌套循环读起来就有点绕口了。
注意：我本能地会想把这个列表解析式写成这样：
flattened = [n for n in row for row in matrix]
但是这行代码是错误的。这里我不小心颠倒了两个for循环的顺序。正确的代码是之前那个。
如果要在列表解析式中处理嵌套循环，请记住for循环子句的顺序与我们原来for循环的顺序是一致的。
同样地原则也适用集合解析式（set comprehension）和字典解析式（dictionary comprehension）。
其他解析式
下面的代码提取单词序列中每个单词的首字母，创建了一个集合（set）：
first_letters = set()
for w in words:
first_letters.add(w[0])
同样的代码可以改写为集合解析式：
first_letters = {w[0] for w in words}
下面的代码将原有字典的键和值互换，从而创建了一个新的字典：
flipped = {}
for key, value in original.items():
flipped[value] = key
同样的代码可以改写为字典解析式：
flipped = {value: key for key, value in original.items()}
还要注意可读性
你有没有发现上面的列表解析式读起来很困难？我经常发现，如果较长的列表解析式写成一行代码，那么阅读起来就非常困难。
不过，还好Python支持在括号和花括号之间断行。
列表解析式 List comprehension
断行前：
doubled_odds = [n * 2 for n in numbers if n % 2 == 1]
断行后：
doubled_odds = [
n * 2
for n in numbers
if n % 2 == 1
]
带嵌套循环的列表解析式
断行前：
flattened = [n for n in row for row in matrix]
断行后：
flattened = [
n
for row in matrix
for n in row
]
字典解析式
断行前：
flipped = {value: key for key, value in original.items()}
断行后：
flipped = {
value: key
for key, value in original.items()
}
请注意，我们并不是随意进行断行：我们是在每一行复制过来的代码之后断行的。
总结
纠结于写不出列表解析式吗？不要担心。先写一个for循环，能后按照本文说的顺序复制粘贴，就可以写出解析式了。
任何类似下面代码形式的for循环：
new_things = []
for ITEM in old_things:
if condition_based_on(ITEM):
new_things.append("something with " + ITEM)
都可以被改写为下面这种列表解析式：
new_things = ["something with " + ITEM for ITEM in old_things if condition_based_on(ITEM)]
转载自：http://codingpy.com/article/python-list-comprehensions-explained-visually/