推导式comprehensions（又称解析式），是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体， 共有三种推导，在Python2和3中都有支持：

◆ 列表(list)推导式

◆ 字典(dict)推导式

◆ 集合(set)推导式

一、列表推导式

列表推导式书写形式：

[表达式 for 变量 in 列表] 或者 [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]

1.无条件判断条件的推导式

例如：我们有一个列表list1，现在需要将list1中的每个元素都乘以2，并添加到一个新列表里，然后打印这个新列表。

先看常规for循环的写法：

列表推导式写法：

# 列表推导式list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]new_list = [i * 2 for i in list1]  # 无判断条件的推导式print(new_list)  # [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

可以看到，采用列表推导式后，代码量就由6行缩减至了3行

2.有条件判断的推导式

但是在实际工作中，我们遇到的情况可能会更复杂，比如涉及到条件判断。在列表推导式中，也是可以写if语句的。

同样地，先看常规for循环的写法：

列表推导式写法：

# 有判断条件的推导式list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]num = [i * 2 for i in list1 if i == 2]print(num)  # [4]

可以看到，采用列表推导式后，代码量就由7行缩减至了3行。

3.多层循环嵌套的推导式

列表推导式并没有限制循环层数，多层循环就是一层一层的嵌套，你可以展开一个两层或三层的列表推导式，例如我们上一篇文章在介绍for循环时提到的利用双层for循环打印“九九乘法表”，

普通的for循环写法：

这里我们用列表推导式来实现一下：

print('\n'.join([' '.join([f'{j} * {i} = {j * i}' for j in range(1, i + 1)]) for i in range(1, 10)]))

打印效果如下：

可以看出，尽管代码缩减到了一行就能够实现打印九九乘法表，但带来的问题同样显而易见：可读性差！时间久了，可能我们自己都忘记这段代码的逻辑。所以，过于复杂的场景、尤其是多层for循环嵌套不推荐使用列表推导式进行实现。

二、字典推导式

字典推导和列表推导的使用方法是类似的，只把中括号该改成大括号。

三、集合推导式

集合推导式跟列表推导式差不多，都是对一个列表的元素全部执行相同的操作，但集合是一种无重复无序的序列

跟列表推到式的区别在于：

• 不使用中括号，使用大括号；
• 结果中无重复；
• 结果是一个set()集合；

例如我们相对集合中的每一个元素都乘以元素本身，即求平方，然后生成一个新的集合。

先来看一下常规的for循环写法：

set1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}new_set = set({})for i in set1:    i = i ** 2    new_set.add(i)print(new_set)

集合推导式写法：

总结

推导式常用于转换数据、过滤数据等场景，并不是所有的场景都适合使用推导式，在追求代码运行效率的同时，也要关注代码可读性，而不是一味追求“逼格”。