列表解析式
列表解析式List Comprehension，也叫列表推导式，是一种语法糖
- 编译器会优化，不会因为简写而影响效率，反而因优化提高效率
- 减少程序员工作量，减少出错
- 简化代码，增强可读性
用列表解析式实现上面的功能：
语法：
- [返回值表达式 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
- 使用中括号[],内部是for循环，if条件可选；
- 先for循环遍历元素，遍历的元素再通过if条件语句筛选过滤，过滤出来的元素再给到返回值表达式
进阶：
集合解析式
集合解析式和列表解析式的语法基本一样, 不同指出就是将列表的中括号改为大括号即可
语法：
- {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
- 列表解析式中的中括号换成大括号即可
- 返回一个集合
字典解析式
语法：
- {k(i):v(i) for i in 可迭代对象 if 条件}
- 集合解析式中的返回值变为键值对, 键和值都是由i定义
- 返回一个字典
生成器表达式
语法：
- (返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)
- 列表解析式中的中括号换成小括号即可
- 返回一个生成器对象
和列表解析式区别：
- 生成器表达式是按需计算（或称惰性求值、延迟计算），需要的时候才计算值
- 列表解析式是立即返回值
生成器对象（三者包含与被包含关系：可迭代对象>迭代器>生成器）
- 可迭代对象
- 特殊的迭代器
注：range对象是惰性求值，但不是生成器；列表是可迭代对象，不是惰性求值，也不是迭代器，更不是生成器。
生成器表达式和列表解析式对比
生成器表达式 | 列表解析式 |
延迟计算 | 立即计算 |
返回可迭代对象迭代器 | 返回可迭代列表，不是迭代器 |
只能迭代一次 | 可反复迭代 |
- 计算方式
- 生成器表达式延迟计算，列表解析式立即计算
- 内存占用
- 但从返回值本身来说，生成器表达式省内存，列表解析式返回新的列表
- 生成器没有数据，内存占用极少，但是使用的时候，是一个个返回数据，不会为所有元素立即占用大量内存
- 列表解析式构造新的列表需要立即占用掉内存
- 计算速度
- 但从计算时间看，生成器表达式耗时非常短，列表解析式耗时长
- 但生成器本身并没有返回任何值，只返回了一个生成器对象
- 列表解析式构造并返回一个新的列表
集合解析式
语法
- {返回值表达式 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
- 列表解析式中的中括号改成大括号就变成了集合解析式
- 立即返回一个集合
字典解析式
语法
- {key:value for key in iterable1 for value in iterable2 if cond}
- {key:value for var in iterable if cond}
- 立即返回一个字典
总结
- Python2引入列表解析式
- Python2.4引入生成器表达式
- Python3引入集合、字典解析式，并迁移到了2.7
一般来说，应该多应用解析式，简短、高效。如果一个解析式非常复杂，难以读懂，要考虑拆解成for循环。
生成器和迭代器是不同的对象，但都是可迭代对象。
如果不需要立即获得所有可迭代对象的元素，在Python3中，推荐使用惰性求值的迭代器。