推导式（又称解析式），是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 共有三种推导，在Python2和3中都有支持：
- 列表(list)推导式
- 字典(dict)推导式
- 集合(set)推导式
1、列表推导式
列表推导式提供一个生成列表的简洁方法。常见的应用是创建新列表，其中每个元素是应用于另一序列或可迭代的每个成员的一些操作的结果，或者创建那些满足特定条件的元素的子序列。
其基本格式如下：
variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2]
out_exp_res：列表生成元素表达式，可以是有返回值的函数。
for out_exp in input_list：迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。
if out_exp == 2：根据条件过滤哪些值可以。过滤条件可有可无，取决于实际应用
例如，假设我们要创建一个平方数列表，如：
squares = [] for x in range(10): squares.append(x**2) print(squares)
以上代码，输出：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
注意，上面这个创建（或者覆盖）了一个名为x的变量，它在循环结束时仍然存在。我们可以计算没有任何副作用的平方数列表：
squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
或者，等价地：
squares = [x**2 for x in range(10)]
上面这个方法更加简明且易读。
列表推导式由一对方括号组成，方括号包含一个表达式，其后跟随一个for子句，然后是零个或多个for或if子句。结果将是一个新的列表，其值来自将表达式在其后的for和if子句的上下文中求值得到的结果。例如，如果这两个列表的元素不相等，则此listcomp组合两个列表的元素：
squares = [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x != y] print(squares)
它等效于：
squares = [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x != y] for x in [1, 2, 3]: for y in [3, 1, 4]: if x != y: squares.append((x, y)) print(squares)
注意这两个代码片段中，for和if语句的顺序是如何保持一致的。以上代码，输出：
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
将推导式的[]改成()即可得到生成器：
squares = (x**2 for x in range(10)) print(type(squares))
以上代码，输出：
<class 'generator'>
列表推导式的第一个表达式可以是任何表达式，包括另外一个列表推导式，我们叫这种情况为嵌套的列表推导式。实例：
# 3×4矩阵的示例，其被实现为长度为4的3个列表的列表 matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ] # 下面的列表推导式将转置行和列 res = [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] print(res)
以上代码，输出：
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
嵌套的列表推导式在它后面的for上下文中求值，所以这个例子等效于：
# 3×4矩阵的示例，其被实现为长度为4的3个列表的列表 matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ] # 下面的列表推导式将转置行和列 transposed = [] for i in range(4): transposed.append([row[i] for row in matrix]) print(transposed)
思考：求(x,y)其中x是0-5之间的偶数，y是0-5之间的奇数组成的元组列表，下面给出代码但请尽可能先自己写出来：
res = [(x, y) for x in range(5) if x % 2 == 0 for y in range(5) if y % 2 == 1] print(res)
2、字典推导式
字典和集合推导式是该思想的延续，语法差不多，只不过产生的是集合和字典而已。其基本格式如下：
{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }
实例，快速更换key和value：
data = {'a': 10, 'b': 34, 'c':100}
res = {v: k for k, v in data.items()}
print(res)
以上代码，输出：
{10: 'a', 34: 'b', 100: 'c'}
3、集合推导式
集合推导式跟列表推导式非常相似，唯一区别在于用{}代替[]。其基本格式如下：
{ expr for value in collection if condition }
实例：
squared = {x**2 for x in [1, 1, 2]}
print(squared)
以上代码，输出：
{1, 4}