列表推导式

5.1.1. 把列表当作堆栈使用

列表方法使得列表可以很方便的做为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如:

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]

5.1.2. 把列表当作队列使用

你也可以把列表当做队列使用，队列作为特定的数据结构，最先进入的元素最先释放（先进先出）。不过，列表这样用效率不高。相对来说从列表末尾添加和弹出很快；在头部插入和弹出很慢（因为，为了一个元素，要移动整个列表中的所有元素）。

要实现队列，使用 collections.deque，它为在首尾两端快速插入和删除而设计。例如:

>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
>>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
>>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

5.1.3. 列表推导式

列表推导式为从序列中创建列表提供了一个简单的方法。普通的应用程式通过将一些操作应用于序列的每个成员并通过返回的元素创建列表，或者通过满足特定条件的元素创建子序列。

例如, 假设我们创建一个 squares 列表, 可以像下面方式:

>>> squares = []
>>> for x in range(10):
...     squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意这个 for 循环中的被创建(或被重写)的名为 x 的变量在循环完毕后依然存在。使用如下方法，我们可以计算squares的值而不会产生任何的副作用:

squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

或者，等价于:

squares = [x**2 for x in range(10)]

上面这个方法更加简明且易读.

列表推导式由包含一个表达式的括号组成，表达式后面跟随一个 for 子句，之后可以有零或多个 for 或 if 子句。结果是一个列表，由表达式依据其后面的 for 和 if 子句上下文计算而来的结果构成。

例如，如下的列表推导式结合两个列表的元素，如果元素之间不相等的话:

>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

等同于:

>>> combs = []
>>> for x in [1,2,3]:
...     for y in [3,1,4]:
...         if x != y:
...             combs.append((x, y))
...
>>> combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

值得注意的是在上面两个方法中的 for 和 if 语句的顺序。

如果想要得到一个元组（例如，上面例子中的 (x, y)），必须要加上括号:

>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
>>> # create a new list with the values doubled
>>> [x*2 for x in vec]
[-8, -4, 0, 4, 8]
>>> # filter the list to exclude negative numbers
>>> [x for x in vec if x >= 0]
[0, 2, 4]
>>> # apply a function to all the elements
>>> [abs(x) for x in vec]
[4, 2, 0, 2, 4]
>>> # call a method on each element
>>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
>>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
>>> [(x, x**2) for x in range(6)]
[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
>>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
>>> [x, x**2 for x in range(6)]
  File "<stdin>", line 1, in ?
    [x, x**2 for x in range(6)]
               ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
>>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> [num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

列表推导式可使用复杂的表达式和嵌套函数:

>>> from math import pi
>>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

5.1.4. 嵌套的列表推导式

列表解析中的第一个表达式可以是任何表达式，包括列表解析。

考虑下面由三个长度为 4 的列表组成的 3x4 矩阵:

>>> matrix = [
...     [1, 2, 3, 4],
...     [5, 6, 7, 8],
...     [9, 10, 11, 12],
... ]

现在，如果你想交换行和列，可以用嵌套的列表推导式:

>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

像前面看到的，嵌套的列表推导式是对 for 后面的内容进行求值，所以上例就等价于:

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

反过来说，如下也是一样的:

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
...     transposed_row = []
...     for row in matrix:
...         transposed_row.append(row[i])
...     transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

在实际中，你应该更喜欢使用内置函数组成复杂流程语句。对此种情况 zip() 函数将会做的更好:

>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]