推导式是Python中很强大的、很受欢迎的特性，具有语言简洁，简化代码，速度快等优点。推导式包括:
1.列表推导式2.字典推导式3.集合推导式4.嵌套列表推导式注意: 字典和集合推导是最近才加入到Python的(Python 2.7 和Python 3.1以上版). 下面简要介绍下:
第一：列表推导式
列表推导式也叫列表解析式。
功能：是提供一种方便的列表创建方法，只用一条简洁的表达式即可对得到的元素进行转换变形，所以，列表解析式返回的是一个列表 格式：用中括号括起来，中间用for语句，后面跟if语句用作判读，满足条件的传到for语句前面用作构建先的列表其基本格式如下:
[expr for value in collection ifcondition]
过滤条件可有可无，取决于实际应用，只留下表达式；相当于下面这段for循环:
result = [] for value in collection: if condition: result.append(expression)
例1: 过滤掉长度小于3的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母
>>> names = ['Bob','Tom','alice','Jerry','Wendy','Smith'] >>> [name.upper() for name in names if len(name)>3] ['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH']
例2: 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祖列表
>>> [(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1] [(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]
例3: 求M中3,6,9组成的列表
>>> M = [[1,2,3], ... [4,5,6], ... [7,8,9]] >>> M [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> [row[2] for row in M] [3, 6, 9] #或者用下面的方式 >>> [M[row][2] for row in (0,1,2)] [3, 6, 9]
例4: 求M中斜线1,5,9组成的列表
>>> M [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> [M[i][i] for i in range(len(M))] [1, 5, 9]
例5: 求M,N中矩阵和元素的乘积
>>> M = [[1,2,3], ... [4,5,6], ... [7,8,9]] >>> N = [[2,2,2], ... [3,3,3], ... [4,4,4]] >>> [M[row][col]*N[row][col] for row in range(3) for col in range(3)] [2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36] >>> [[M[row][col]*N[row][col] for col in range(3)] for row in range(3)] [[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]] >>> [[M[row][col]*N[row][col] for row in range(3)] for col in range(3)] [[2, 12, 28], [4, 15, 32], [6, 18, 36]]
例5: 讲字典中age键，按照条件赋新值
>>> bob {'pay': 3000, 'job': 'dev', 'age': 42, 'name': 'Bob Smith'} >>> sue {'pay': 4000, 'job': 'hdw', 'age': 45, 'name': 'Sue Jones'} >>> people = [bob, sue] >>> [rec['age']+100 if rec['age'] >= 45 else rec['age'] for rec in people] # 注意for位置 [42, 145]
第二：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 }
例1: 用字典推导式以字符串以及其长度建字典
>>> strings = ['import','is','with','if','file','exception'] >>> D = {key: val for val,key in enumerate(strings)} >>> D {'exception': 5, 'is': 1, 'file': 4, 'import': 0, 'with': 2, 'if': 3} 例2： 大小写key合并
mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3} mcase_frequency = { k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys() if k.lower() in ['a','b'] } print mcase_frequency # Output: {'a': 17, 'b': 34} 例3.快速更换key和value
mcase = { 'a': 10, 'b': 34} mcase_frequency = {v: k for k, v in mcase.items()} print mcase_frequency # Output: {10: 'a', 34: 'b'}
第三：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 } 例1: 用集合推导建字符串长度的集合
>>> strings = ['a','is','with','if','file','exception'] >>> {len(s) for s in strings} #有长度相同的会只留一个，这在实际上也非常有用 set([1, 2, 4, 9]) 第四：嵌套列表推导式
嵌套列表是指列表中嵌套列表，比如说:
>>> L = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
例1: 一个由男人列表和女人列表组成的嵌套列表,取出姓名中带有两个以上字母e的姓名，组成列表
names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'], ['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]
用for循环实现:
tmp = [] for lst in names: for name in lst: if name.count('e') >= 2: tmp.append(name) print tmp #输出结果 >>> ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer'] 用嵌套列表实现:
>>> names = [['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven','Joe'], ['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']] >>> [name for lst in names for name in lst if name.count('e')>=2] #注意遍历顺序，这是实现的关键 ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']
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