作者：李晓辉

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前面我们已经学习了 Python 中的列表，知道可以使用列表保存多个数据。例如，我们可以把多台服务器的名称、IP 地址或者磁盘使用率保存到列表中，方便后续统一处理。

随着学习的深入，你可能会发现一个问题：如果想根据已有的数据，批量生成一个新的列表，难道必须使用循环，一项一项地添加吗？

例如，我们想生成一个包含 0 到 9 的平方数的列表。

如果使用之前学过的 for 循环，可以这样写：

numbers = []

for x in range(10):
    numbers.append(x ** 2)

print(numbers)

执行结果：

1	[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

这段代码并不复杂，但如果只是为了根据一组数据生成一个新列表，我们需要先创建空列表，再通过循环逐个计算，最后使用 append() 把结果添加进去。

有没有更简洁的写法呢？

Python 提供了一个非常实用的语法：列表推导式（List Comprehension）。

它可以把循环、数据处理和创建列表的过程写在一行代码中，让代码更加简洁。

认识列表推导式

我们先来看一下刚才的平方数示例，使用列表推导式应该怎么写：

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

print(numbers)

执行结果：

1	[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

可以看到，最终得到的结果与使用 for 循环的写法完全相同。

原来需要多行代码完成的工作，现在只需要一行就可以完成。

不过，对于刚接触 Python 的初学者来说，这行代码可能有些难以理解。别着急，我们把它拆开来看。

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

其中包含几个关键部分：

[]：表示创建一个列表。
x ** 2：表示计算变量 x 的平方。
for x in range(10)：表示依次获取从 0 到 9 的数字，并将当前数字赋值给变量 x。

把它们组合起来，就表示：依次取出 0 到 9 的数字，计算每个数字的平方，并将计算结果依次放入一个新列表中。

可以通过下面的流程理解整个过程：

flowchart TD
    A["开始创建列表"] --> B["获取一个数字 x"]
    B --> C["计算 x ** 2"]
    C --> D["将计算结果放入新列表"]
    D --> E{"还有数字吗？"}
    E -->|有| B
    E -->|没有| F["得到最终列表"]

列表推导式并没有引入新的循环机制，它只是提供了一种更简洁的方式，把我们已经学过的循环和列表操作组合起来。

列表推导式的基本语法

了解了它的作用之后，我们来看一下列表推导式的基本语法。

1	[表达式 for 变量 in 可迭代对象]

这几个词可能有些陌生，我们逐个理解。

组成部分	含义	示例
`[]`	创建一个新列表	`[]`
表达式	决定每一项最终保存什么	`x * 2`
`for`	表示循环获取数据	`for x`
变量	临时保存当前获取的数据	`x`
`in` 后面的对象	提供循环需要的数据	`range(5)`

这里还有一个词叫作“可迭代对象”。

暂时不需要记住复杂的定义，可以先把它理解为：能够让我们逐个获取其中数据的对象。

我们之前接触过的列表、字符串和 range() 生成的数字序列，都可以用于列表推导式。

例如：

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numbers = [x for x in range(5)]

print(numbers)

执行结果：

1	[0, 1, 2, 3, 4]

这里的 x 没有进行额外计算，因此每次循环取到什么数字，就把什么数字放进列表。

如果把表达式换成 x * 2：

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numbers = [x * 2 for x in range(5)]

print(numbers)

执行结果：

1	[0, 2, 4, 6, 8]

循环取到的数字没有变化，但放入列表的内容发生了变化。

这说明列表推导式中的表达式决定了新列表中每一项的值。

从简单示例理解执行过程

为了更好地理解列表推导式，我们再来看一个例子。

假设我们需要生成 1 到 5 的平方数：

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squares = [x ** 2 for x in range(1, 6)]

print(squares)

执行结果：

1	[1, 4, 9, 16, 25]

我们重点关注下面这部分：

1	range(1, 6)

它生成的数字是 1、2、3、4、5。注意，结束值 6 不包含在内。

列表推导式会依次处理这些数字：

当前变量 `x`	表达式 `x ** 2`	放入列表的结果
1	`1 ** 2`	1
2	`2 ** 2`	4
3	`3 ** 2`	9
4	`4 ** 2`	16
5	`5 ** 2`	25

所有数字处理完毕后，就得到了最终列表：

1	[1, 4, 9, 16, 25]

通过这个例子，我们可以发现，列表推导式并不是把所有操作同时完成，而是按照循环顺序逐项处理数据，再将处理结果放入新列表。

使用列表推导式转换数据

列表推导式不仅可以用于数学计算，还可以用于数据转换。

例如，我们希望把一组整数转换成十六进制字符串。

在 Linux 运维中，十六进制经常出现在内存地址、数据编码、网络协议以及调试信息中。虽然平时不一定需要手动转换大量数字，但通过这个例子，我们可以学习如何批量处理数据。

先来看普通的循环写法：

hex_numbers = []

for x in range(16):
    hex_numbers.append(hex(x))

print(hex_numbers)

执行结果：

1 2	['0x0', '0x1', '0x2', '0x3', '0x4', '0x5', '0x6', '0x7', '0x8', '0x9', '0xa', '0xb', '0xc', '0xd', '0xe', '0xf']

这里使用了一个之前可能还不熟悉的函数：hex()。

hex() 是 Python 内置函数，用于将整数转换成以 0x 开头的十六进制字符串。

例如：

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print(hex(10))
print(hex(15))
print(hex(255))

执行结果：

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0xa
0xf
0xff

现在，我们使用列表推导式改写刚才的循环：

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hex_numbers = [hex(x) for x in range(16)]

print(hex_numbers)

执行结果与前面的循环版本相同。

我们可以把这行代码理解为：

range(16) 提供从 0 到 15 的整数。
for x in range(16) 依次获取每个整数。
hex(x) 将当前整数转换为十六进制字符串。
列表推导式将转换结果依次保存到新列表中。

如果你在其他教程中见过下面这种写法：

1	sample = [hex(x) for x in range(0, 16)]

它与下面的写法完全相同：

1	sample = [hex(x) for x in range(16)]

因为 range(16) 默认从 0 开始，所以这里可以省略起始值 0。

使用条件筛选需要的数据

前面介绍的列表推导式会处理循环中获取的每一项数据。

但是，在实际工作中，我们有时并不希望保留所有数据，而是只想要满足某个条件的内容。

例如，我们只需要 0 到 19 之间的偶数。

如果使用普通循环，可以这样写：

even_numbers = []

for x in range(20):
    if x % 2 == 0:
        even_numbers.append(x)

print(even_numbers)

执行结果：

1	[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

这里出现了一个之前学过的运算符：%。

它表示取余数。例如，10 % 2 的结果是 0，说明 10 除以 2 没有余数。因此，我们可以使用 x % 2 == 0 判断一个数字是不是偶数。

那么，如何使用列表推导式完成相同的工作呢？

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even_numbers = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]

print(even_numbers)

执行结果：

1	[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

与之前相比，这次多了一个 if 条件。

列表推导式支持在循环后面添加 if，用来决定哪些数据可以放进新列表。

它的语法是：

1	[表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]

可以这样理解：

如果条件成立，就把表达式的结果放入列表。
如果条件不成立，就跳过当前数据，不将它放入列表。

再来看一个运维场景。

假设我们通过某种方式获得了多台服务器的磁盘使用率，现在只想筛选出使用率达到 80% 或以上的服务器：

disk_usage = [35, 62, 81, 45, 93, 78, 86]

high_usage = [usage for usage in disk_usage if usage >= 80]

print(high_usage)

执行结果：

1	[81, 93, 86]

这里的 usage 是循环变量，每次代表一个磁盘使用率。

当使用率大于或等于 80 时，当前值才会被添加到 high_usage 列表中。

需要注意，这个例子使用的是已经获取到的模拟数据，并没有真正连接服务器或读取磁盘信息。实际运维脚本还需要通过命令、接口或监控系统获取真实数据。

在筛选数据时同时进行转换

有时，我们既需要筛选数据，又需要对符合条件的数据进行转换。

例如，我们希望找出 1 到 10 之间的偶数，并计算它们的平方。

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squares = [x ** 2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

print(squares)

执行结果：

1	[4, 16, 36, 64, 100]

我们再把这行代码拆开：

range(1, 11)：提供 1 到 10 的整数。
if x % 2 == 0：只保留偶数。
x ** 2：计算符合条件的数字的平方。
[]：把计算结果组成一个新列表。

这里有一个值得注意的地方：条件判断写在表达式后面，但表达式只会对符合条件的数据产生最终列表项。

我们也可以用流程图理解：

flowchart TD
    A["获取下一个数字 x"] --> B{"x 是偶数吗？"}
    B -->|是| C["计算 x 的平方"]
    C --> D["将平方结果加入列表"]
    B -->|否| E["跳过当前数字"]
    D --> F{"还有数字吗？"}
    E --> F
    F -->|有| A
    F -->|没有| G["得到最终结果"]

需要区分的是，这里的 if 用于筛选数据，而不是决定表达式的结果。如果你希望条件成立时生成一种结果、不成立时生成另一种结果，就需要使用另一种写法。

使用条件表达式生成不同的结果

假设我们希望把一组磁盘使用率转换成状态标签：

使用率达到 80% 或以上，标记为 告警。
使用率低于 80%，标记为 正常。

可以使用条件表达式完成这个操作：

disk_usage = [35, 81, 62, 93, 45]

status = [
    "告警" if usage >= 80 else "正常"
    for usage in disk_usage
]

print(status)

执行结果：

1	['正常', '告警', '正常', '告警', '正常']

这里的语法与前面有所不同：

1	[结果1 if 条件 else 结果2 for 变量 in 可迭代对象]

它表示：

条件成立时，生成 if 前面的结果。
条件不成立时，生成 else 后面的结果。
无论条件是否成立，都会为当前数据生成一个结果。

这与之前的筛选写法有本质区别。

使用 if 筛选数据时，不符合条件的数据会被跳过；使用 if...else 条件表达式时，每项数据都会生成一个结果，只是结果可能不同。

对初学者来说，建议先熟练掌握基本列表推导式，再学习条件筛选，最后再尝试这种条件表达式写法。

列表推导式可以遍历字符串

除了数字和列表，字符串也可以用于列表推导式。

例如，我们有一个字符串：

name = "python"

letters = [char for char in name]

print(letters)

执行结果：

1	['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']

这是因为字符串可以逐个提供其中的字符。

列表推导式依次获取每个字符，再把它们放入一个新列表中。

我们也可以对字符进行转换：

name = "python"

upper_letters = [char.upper() for char in name]

print(upper_letters)

执行结果：

1	['P', 'Y', 'T', 'H', 'O', 'N']

这里使用了字符串的 upper() 方法，它可以将英文字母转换为大写形式。

如果希望得到一个完整的大写字符串，而不是字符列表，直接使用 name.upper() 会更合适：

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name = "python"

print(name.upper())

执行结果：

PYTHON

这也提醒我们：列表推导式虽然简洁，但并不意味着所有操作都应该使用它。选择合适的方式，才能让代码更容易理解。

列表推导式与普通循环应该怎么选

学习到这里，你可能会觉得列表推导式很方便，是不是以后所有循环都应该写成列表推导式？

并不是。

列表推导式适合用来根据已有数据快速生成新列表，尤其适合简单的转换和筛选任务。

如果循环内部包含很多步骤，例如执行复杂的判断、调用多个函数、记录日志或者处理异常，普通的 for 循环往往更清晰。

我们来看一个对比：

# 使用列表推导式
squares = [x ** 2 for x in range(5)]

# 使用普通循环
squares = []

for x in range(5):
    squares.append(x ** 2)

两种写法都可以完成任务。

在这种简单场景下，列表推导式更简洁；如果需要在循环中执行多步复杂操作，普通循环更容易阅读和维护。

还有一点需要注意：列表推导式会创建一个新列表，并将生成的结果保存在内存中。如果需要处理数百万条甚至更多的数据，就应该考虑内存占用问题，必要时可以使用生成器表达式等其他方式。

对于刚开始学习 Python 的同学，现阶段只需要记住：简单的数据转换和筛选，可以优先考虑列表推导式；复杂的处理逻辑，继续使用普通循环。

动手练习

理论学习之后，我们通过几个小练习检查一下是否真正理解了列表推导式。

练习：生成 1 到 10 的数字列表

请使用列表推导式生成一个包含 1 到 10 的整数列表。

参考答案：

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numbers = [x for x in range(1, 11)]

print(numbers)

执行结果：

1	[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

练习：生成 1 到 10 的立方数

请使用列表推导式，计算 1 到 10 每个数字的立方。

提示：使用 x ** 3 计算立方。

参考答案：

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cubes = [x ** 3 for x in range(1, 11)]

print(cubes)

执行结果：

1	[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

练习：筛选出磁盘使用率较高的数据

假设有以下磁盘使用率：

1	disk_usage = [35, 62, 81, 45, 93, 78, 86]

请使用列表推导式，筛选出所有大于或等于 80 的数值。

参考答案：

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high_usage = [usage for usage in disk_usage if usage >= 80]

print(high_usage)

执行结果：

1	[81, 93, 86]

练习：将服务器名称转换为大写

假设有以下服务器名称：

1	servers = ["web01", "web02", "db01", "redis01"]

请使用列表推导式，将所有服务器名称转换为大写形式。

参考答案：

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upper_servers = [server.upper() for server in servers]

print(upper_servers)

执行结果：

1	['WEB01', 'WEB02', 'DB01', 'REDIS01']

写在最后

通过这篇文章，我们认识了 Python 中的列表推导式，学习了如何使用它批量生成列表、转换数据、筛选数据，以及根据条件生成不同的结果。

回顾一下，最重要的是下面三种形式：

基本形式：

1	[表达式 for 变量 in 可迭代对象]

带条件筛选的形式：

1	[表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]

带条件表达式的形式：

1	[结果1 if 条件 else 结果2 for 变量 in 可迭代对象]

刚开始学习时，不必急着记住所有语法。先从最简单的例子开始，理解循环如何获取数据、表达式如何处理数据，以及结果如何进入新列表。等这些内容熟悉之后，再逐步尝试更复杂的写法。

接下来，我们将继续学习推导式家族中的另一个重要成员：字典推导式。

列表推导式用于快速创建列表，而字典推导式可以帮助我们根据已有数据，快速构建由键和值组成的字典。例如，将服务器名称与 IP 地址组合成对应关系，或者根据监控数据生成服务器状态字典。

学会字典推导式后，我们就能进一步简化日常数据整理和自动化运维脚本中的一些操作。

Python 系列(五十一) 掌握列表推导式，轻松实现列表生成与数据筛选

认识列表推导式

列表推导式的基本语法

从简单示例理解执行过程

使用列表推导式转换数据

使用条件筛选需要的数据

在筛选数据时同时进行转换

使用条件表达式生成不同的结果

列表推导式可以遍历字符串

列表推导式与普通循环应该怎么选

动手练习

练习：生成 1 到 10 的数字列表

练习：生成 1 到 10 的立方数

练习：筛选出磁盘使用率较高的数据

练习：将服务器名称转换为大写

写在最后