分享Python中超级好用的三种解析式！
来源：投稿 作者：Fairy
编辑：学姐
Python中的解析式（comprehension）是一种简单的语法结构，它可以从可迭代对象中生成新的序列、集合或字典。其中最常见的三种解析式分别是列表解析式、字典解析式和集合解析式。这种方式可以让我们用更简单、更易读的语法快速地生成数据结构，提高代码效率。
列表解析式
列表解析式通常用于从一个可迭代对象（例如列表、元组等）中快速创建一个新的列表。它的语法与for循环类似，可以带有条件语句。使用列表解析式能够让我们更加简洁地表达对可迭代对象的操作，同时提高代码的可读性和效率。
1. 基本形式
expression为每个元素要执行的操作，可以是任何有效的 Python 表达式。
item 是从可迭代对象中依次读取的每个元素。
iterable 是被迭代的对象。
下面我们来看一个例子：
这段代码的含义是使用列表解析式生成一个包含0到9的整数列表，并将其赋值给new_list变量。其中，range(10)返回一个包含0到9的整数序列，for x in range(10)表示遍历序列中的每个整数，并将其赋值给变量x。在列表解析式的中括号内，我们可以指定对每个x所执行的操作，本例中只是简单地将x放入新列表中。最终，打印输出new_list。
2. 带if条件
expression为每个元素要执行的操作，可以是任何有效的 Python 表达式。
item 是从可迭代对象中依次读取的每个元素。
iterable 是被迭代的对象。
condition 是可选的，如果提供，则是对元素进行过滤的条件。
下面我们来看一个例子：
这段代码的含义是通过列表解析式从一个给定的列表my_list中生成一个新的列表new_list，新列表包含my_list中所有偶数元素。
在列表解析式的中括号内，我们首先使用for循环语句遍历my_list中的每个元素，并将其赋值给变量x。if语句，我们可以限制将哪些元素添加到新列表中。这个案例中，if语句指定只有当x是偶数时才将其添加到新列表new_list中。
3. 嵌套循环
expression为每个元素要执行的操作，可以是任何有效的 Python 表达式。
item 是从可迭代对象中依次读取的每个元素。
iterable 是被迭代的对象。
下面我们来看一个例子：
这段代码的含义是通过使用嵌套的两个for循环语句，生成了一个新列表new_list。该列表包含了由所有x和y组成的元组。
具体来说，这个列表解析式首先使用第一个for循环语句遍历range(3)产生的整数序列（即0, 1, 2），将每一个值依次赋予变量x，然后再使用第二个for循环语句再次遍历相同的整数序列，将每一个值依次赋予变量y。在for循环中，两个变量x和y组成了一个元组(x, y)，并将这个元组添加到一个新列表new_list中。
字典解析式
字典解析式用于从一个可迭代对象中创建一个新的字典。它使用与列表解析式相似的语法，但使用键值对表示。
key_expression 和 value_expression 分别是由 item 元素产生的键和值。
item 是从可迭代对象中依次读取的每个元素。
iterable 是被迭代的对象。
condition 是可选的，如果提供，则对元素进行过滤的条件。
下面我们来看一个例子：
这段代码的含义是通过使用字典解析式从给定列表my_list中生成一个新的字典new_dict，其中字典的键是my_list中的每个元素x，而对应的值是该元素的平方。
具体来说，我们使用for循环语句遍历my_list中的每个元素，并将其赋值给变量x。在字典解析式内部，我们使用花括号{}表示一个字典。对于遍历到的每个元素x，我们可以指定要将其作为键key，并且用冒号:与其对应的平方x**2构成一个键值对，在字典中进行存储。
集合解析式
集合解析式用于从可迭代对象中创建一个新的集合。它将与列表解析式类似，但不会保留重复项。
expression是每个元素要执行的操作，可以是任何有效的 Python 表达式。
item 是从可迭代对象中依次读取的每个元素。
iterable 是被迭代的对象。
condition 是可选的，如果提供，则对元素进行过滤的条件。
下面我们来看一个例子：
这段代码的含义是通过集合解析式从给定列表my_list中生成一个新集合new_set，该集合包含所有在my_list中出现的偶数元素。
具体来说，我们使用for循环语句遍历my_list中的每个元素，并将其赋值给变量x。在集合解析式中，我们使用花括号{}表示一个集合。对于遍历到的每个元素x，我们使用if语句判断是否为偶数，如果是，则将其添加到新集合new_set中。
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