概述
在上一节，我们介绍了Python的迭代器和生成器，包括：使用迭代器、创建迭代器、创建生成器、使用生成器等内容。在这一节中，我们将介绍Python的推导式。Python的推导式是一种简洁、强大的表达式，是编写复杂迭代逻辑的简洁方式，也是Python语言的一大特色，可以用于生成列表、元组、集合和字典。
推导式是一种在Python中用于创建新的数据结构的表达式，通过使用for循环和if语句来从已有的数据中创建新的数据。推导式在语法上与普通的表达式有些类似，但是它有一个特殊的语法结构，可以让我们在表达式中执行更复杂的操作。
推导式的定义非常简单，它由一个for循环和一个可选的if语句组成。我们可以在for循环中迭代一个可迭代对象，并在if语句中添加一些条件来筛选出我们想要的数据。
列表推导式
列表推导式的基本语法如下：
[expression for item in iterable if condition]
下面对上述语法中的各个元素作一个简单的介绍。
expression：是一个表达式，用于对每个item进行计算并生成一个新的元素。
item：是一个变量，在iterable中取值。
iterable：是一个可迭代对象，比如：列表、元组、集合等。
condition：是一个条件表达式，用于筛选出满足条件的元素。它是可选的，如果省略，则不进行筛选。
在下面的示例代码中，我们使用列表推导式生成一个包含1到10之间的奇数的列表。其中，expression是x，item是range(1, 10)中的每个元素，iterable是range(1, 10)，condition是 x % 2 != 0，最终生成的列表包含1到10中的所有奇数。
odd_number = [x for x in range(1, 10) if x % 2 != 0]
# 输出: [1, 3, 5, 7, 9]
print(odd_number)再来看下面的示例代码，我们使用列表推导式生成了1到5的立方值。
cubed_number = [x**3 for x in range(1, 6)]
# 输出：[1, 8, 27, 64, 125]
print(cubed_number)元组推导式
元组推导式与列表推导式类似，但是它用来生成元组。元组是一种不可变的序列类型，可以包含任何类型的元素。
元组推导式的语法如下：
(expression for item in iterable if condition)
这与列表推导式非常相似，主要区别在于使用圆括号而不是方括号来创建元组。与列表推导式不同的是，元组推导式返回的结果是一个生成器对象，需要使用tuple()函数，将生成器对象转换为元组。
在下面的示例代码中，我们创建了一个元组，其颜色字符串的长度值大于等于5。
all_colors = ['red', 'blue', 'pink', 'purple', 'white']
passed_colors = (item + ' passed' for item in all_colors if len(item) >= 5)
# 返回一个生成器对象，输出：<generator object <genexpr> at 0x000001BD9F422B20>
print(passed_colors)
# 转换为元组,，输出：('purple passed', 'white passed')
print(tuple(passed_colors))集合推导式
集合推导式是一种创建集合的简洁方式，它允许你通过一个表达式来定义集合的元素，通常用于从已有的数据中创建新的集合。
集合推导式的语法如下：
{expression for item in iterable if condition}
其中，expression是一个用于生成每个元素的表达式，item是iterable中的元素，iterable是要迭代的序列，condition是一个可选的条件表达式，用于过滤序列中的元素。
在下面的示例代码中，我们有一个所有水果的列表，然后使用集合推导式生成了一个名称长度为奇数的水果的集合。
def is_odd_len(s):
return len(s) % 2 == 1
all_fruits = ['pineapple', 'banana', 'cherry', 'watermelon', 'dates']
odd_len_fruits = {item for item in all_fruits if is_odd_len(item)}
# 输出：{'pineapple', 'dates'}
print(odd_len_fruits)字典推导式
字典推导式是一种创建字典的简洁方式，它允许你通过一个表达式来定义字典的键值对，这个表达式通常包含一个循环和一个条件判断。
字典推导式的语法如下：
{key_expression: value_expression for item in iterable if condition}
其中，key_expression和value_expression是用于生成每个键值对的表达式，item是iterable中的元素，iterable是要迭代的序列，condition是一个可选的条件表达式，用于过滤序列中的元素。
text = "hello CSDN by hope_wisdom"
word_len_dict = {item: len(item) for item in text.split()}
# 输出：{'hello': 5, 'CSDN': 4, 'by': 2, 'hope_wisdom': 11}
print(word_len_dict)条件推导式
条件推导式是一种简洁的语法，用于根据条件选择不同的表达式结果。它类似于三元运算符（expr1 if condition else expr2），但具有更广泛的用途。
条件推导式的语法如下：
[expression1 if condition else expression2 for item in iterable]
其中，expression1和expression2是两个可选的表达式，condition是一个条件表达式，item是iterable中的元素。
在下面的示例代码中，对于列表中的每个元素，如果元素是偶数，则返回该元素的平方，否则返回该元素本身。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_squares = [x**2 if x % 2 == 0 else x for x in numbers]
# 输出 [1, 4, 3, 16, 5]
print(even_squares)文章出处登录后可见！
