Python列表推导：核心技巧与实战高效应用解析

本图基于AI算法，仅供参考

列表推导的基本结构是[expression for item in iterable if condition]。其中，expression 是对每个元素进行处理的结果，item 是迭代器中的每个元素，iterable 是可迭代对象，而 condition 是可选的过滤条件。

例如，将一个数字列表中的每个数平方，可以使用 [x2 for x in range(10)]。这种写法比传统的 for 循环更直观，也减少了代码量。

在实际应用中，列表推导常用于数据清洗、转换和筛选。比如从字符串列表中提取特定长度的单词，或过滤掉不符合条件的数据项，都能通过简单的列表推导实现。

除了基本用法，还可以嵌套列表推导来处理多维数据。例如，将二维数组中的所有元素展平为一维列表，可以通过 [num for row in matrix for num in row] 实现。

尽管列表推导强大，但过度嵌套或复杂逻辑可能影响代码可读性。此时应权衡是否使用传统循环，以确保代码的清晰度和维护性。

（编辑：92站长网）

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