解析式
列表解析
eg： new = [(i+1)**2 for i in range(10)]
语法
[返回值 for 元素 in 可迭代对象 if条件]
中括号[]，内部for循环，if条件语句可选。返回元素是返回的元素，使用print返回的是None。不要使用冒号 ':'
返回新列表
列表解析式是一种语法糖
编译器会优化，不影响效率。减少程序员工作量，减少出错。简化代码，可读性增强
构造新列表
[expr for item in iterable if cond1 if cond2]
if 两层是可以使用and代替的
打印20以内的偶数同时也是3的倍数
[i for i in range(1,20) if not i % 2 if i % 3 == 0] [i for i in range(1,20) if not i % 2 and i % 3 == 0]
以上两个的效果相同
[(x,y) for x in 'abcde' for y in range(3)] [[x,y] for x in 'abcde' for y in range(3)] [{x,y} for x in 'abcde' for y in range(3)]
以上三条都会生成12个元素，注意列表内生成的每一个元素是集合的话，不会互相影响，
for 循环两层可以先判断第一个，再判断第二个
[(i,j)for i in range(7) if i>4 for j in range(16,22) if j>18] [(i,j)for i in range(7) for j in range(16,22) if i>4 if j>18]
以上两个都可以运行，但将代码块分开可以看出，第一个先判断 i 再循环 j ，第二个先循环两个，再判断，顺序不同
列表解析式可以理解为依次缩进的代码块，一旦有elif，else就不能用
生成器表达式
语法
(返回值 for 元素 in 可迭代对象 if条件)
列表解析式的括号变成小括号
返回生成器
generator object
生成器表达式 ：按需计算，惰性求值、延迟计算，列表解析式立即返回值
生成器是可迭代对象，但迭代器不一定是生成器，都是可迭代对象
生成器是由生成器表达式形成
生成器
可迭代对象 iterable
迭代器 iterator
生成器，不能反复迭代，拨一下转一下，不能求长度len
生成器是可迭代对象，迭代时超界就结束
next() 返回下一个值，到尾部就返回stopIteration，可以试出是否为生成器，next后只能放迭代器
iter(lst) 生成迭代器，将列表转换为迭代器
和列表解析式对比
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 列表占内存，取速度块，返回新列表。 生成器节省空间，如果函数复杂，取较慢，要一个一个来，合起来比较时间相近。
计算速度 从产生时间看，列表速度慢于生成器的速度。生成器没有长度，只是一个对象，生成器不反回值，返回一个对象，
集合解析式
{返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
不可放不可hash的元素，立即返回一个集合
字典解析式
{返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
使用key:value形式输入
立即返回一个字典
for 的循环 注意 key的值会在相同时，覆盖之前的值value
py2引入列表解析式
py2.4引入生成器表达式
py3引入集合，字典解析式，并迁移到2.7
多用解析式，简单，高效
如果解析式太复杂，可以考虑拆解
生成器是可迭代对象，但迭代器不一定是生成器
生成器是由生成器表达式形成