一：列表生成式
1.语法格式：
[x for i in iterable if solution]#直接生成相应列表 [（x for i in iterable if solution）]#生成一个列表生成器
工作过程：
- 迭代iterable中的每个元素；
- 每次迭代都先把结果赋值给i，（判断条件是否成立）然后给到x；
- 最后把所有通过i得到的值以一个新列表的形式返回。
相当于这样的过程：
L = []
for iter_var in iterable:
if x >solution:
L.append(iter_var)
循环嵌套语法格式
[exp for iter_var_A in iterable_A for iter_var_B in iterable_B]
相当于这样的过程：
L = []
for iter_var_A in iterable_A:
for iter_var_B in iterable_B:
L.append(exp)
2. 应用场景
其实列表生成式也是Python中的一种“语法糖”，也就是说列表生成式应该是Python提供的一种生成列表的简洁形式，应用列表生成式可以快速生成一个新的list。它最主要的应用场景是：根据已存在的可迭代对象推导出一个新的list。
3. 使用实例
实例1：生成一个从1到5的数字列表
# 不使用列表生成式实现 list1 = list(range(1,5)) # 使用列表生成式实现 list2 = [x for x in range(1,5)]
实例2：生成一个2n+1的数字列表，n为从3到11的数字
# 不使用列表生成式实现
list3 = []
for n in range(3, 11):
list3.append(2*n + 1)
# 使用列表生成式实现
list4 = [2*n + 1 for n in range(3, 11)]
实例3：过滤出一个指定的数字列表中值大于20的元素
L = [3， 7， 11， 14，19， 33， 26， 57， 99]
# 不使用列表生成式实现
list5 = []
for x in L:
if x < 20:
list5.append(x)
# 使用列表生成式实现
list6 = [x for x in L if x > 20]
实例4：计算两个集合的全排列，并将结果作为保存至一个新的列表中
L1 = ['香蕉', '苹果', '橙子']
L2 = ['可乐', '牛奶']
# 不使用列表生成式实现
list7 = []
for x in L1:
for y in L2:
list7.append((x, y))
# 使用列表生成式实现
list8 = [(x, y) for x in L1 for y in L2]
实例5：将一个字典转换成由一组元组组成的列表，元组的格式为(key, value)
D = {'Tom': 15, 'Jerry': 18, 'Peter': 13}
# 不使用列表生成式实现
list9 = []
for k, v in D.items():
list9.append((k, v))
# 使用列表生成式实现
list10 = [(k, v) for k, v in D.items()]
4. 列表生成式与map()、filter()等高阶函数功能对比
我觉得，大家应该已经发现这里说的列表生成式的功能与map()和filter()高阶函数的功能很像，比如下面两个例子：
实例1：把一个列表中所有的字符串转换成小写，非字符串元素原样保留
L = ['TOM', 'Peter', 10, 'Jerry'] # 用列表生成式实现 list1 = [x.lower() if isinstance(x, str) else x for x in L] # 用map()函数实现 list2 = list(map(lambda x: x.lower() if isinstance(x, str) else x, L))
实例2：把一个列表中所有的字符串转换成小写，非字符串元素移除
L = ['TOM', 'Peter', 10, 'Jerry'] # 用列表生成式实现 list3 = [x.lower() for x in L if isinstance(x, str)] # 用map()和filter()函数实现 list4 = list(map(lambda x: x.lower(), filter(lambda x: isinstance(x, str), L)))
对于大部分需求来讲，使用列表生成式和使用高阶函数都能实现。但是map()和filter()等一些高阶函数在Python3中的返回值类型变成了Iteraotr（迭代器）对象（在Python2中的返回值类型为list），这对于那些元素数量很大或无限的可迭代对象来说显然是更合适的，因为可以避免不必要的内存空间浪费。关于迭代器的概念，下面会单独进行说明。
以上内容均来自https://www.cnblogs.com/yyds/p/6281453.html
以上知识为解决https://www.hackerrank.com/challenges/list-comprehensions/problem该问题，下面为个人自己所写
问题描述：
Let's learn about list comprehensions! You are given three integers and representing the dimensions of a cuboid along with an integer . You have to print a list of all possible coordinates given by on a 3D grid where the sum of is not equal to . Here,
Sample Input 0
1
1
1
2
Sample Output 0
[[0, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 1]]
if __name__ == '__main__':
x = int(input())
y = int(input())
z = int(input())
n = int(input())
a,b,c=x+1,y+1,z+1
result=[[x,y,z] for x in range(a) for y in range(b) for z in range(c) if x+y+z!=n]
print(result)