【Python】进阶学习：列表推导式如何使用两个for循环
? 个人主页：高斯小哥
? 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程? 希望得到您的订阅和支持~
? 创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）
?文章目录?
?一、引言?二、一个for循环的列表推导式?三、两个for循环的列表推导式?四、列表推导式的嵌套循环与普通循环的对比?五、列表推导式中的条件表达式?六、举一反三：更多应用场景生成字典列表生成字符串列表生成列表的列表（二维列表）使用列表推导式进行数值计算 ?七、总结与收获
?一、引言
Python的列表推导式（List Comprehension）是一种强大而简洁的工具，它可以用来创建列表。通常，我们可能只使用一个for循环来创建列表，但Python也允许我们在列表推导式中使用两个或更多的for循环。本文将通过通俗易懂的方式，讲解如何在列表推导式中使用两个for循环，并通过实例举一反三，让你看完受益良多。
?二、一个for循环的列表推导式
在开始讨论两个for循环的列表推导式之前，我们先回顾一下一个for循环的列表推导式。其基本语法如下：
[expression for item in iterable]这里的expression是对item的某种操作，item是从iterable（可迭代对象，如列表、元组、集合、字符串、字典等）中取出的每个元素。
举个例子，假设我们有一个数字列表，想要生成一个新列表，其中的元素是原列表中每个数字的平方：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squares = [x**2 for x in numbers]print(squares) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]?三、两个for循环的列表推导式
现在，我们来看如何使用两个for循环在列表推导式中。其基本语法如下：
[expression for item1 in iterable1 for item2 in iterable2]这种结构会首先遍历iterable1中的每一个item1，然后对于每一个item1，它都会遍历iterable2中的每一个item2。expression则是对item1和item2的某种操作。
假设我们有两个列表，一个是颜色列表，另一个是大小列表。我们想要生成一个新的列表，其中的元素是每种颜色和大小的组合：
colors = ['red', 'green', 'blue']sizes = ['small', 'medium', 'large']# 使用两个for循环的列表推导式combinations = [(color, size) for color in colors for size in sizes]print(combinations) # 输出: [('red', 'small'), ('red', 'medium'), ('red', 'large'), ('green', 'small'), ('green', 'medium'), ('green', 'large'), ('blue', 'small'), ('blue', 'medium'), ('blue', 'large')]这个列表推导式会首先遍历colors列表中的每个颜色，然后在内部循环中遍历sizes列表中的每个大小，生成一个元组(color, size)，并添加到新列表中。
?四、列表推导式的嵌套循环与普通循环的对比
为了更好地理解列表推导式中的嵌套循环，我们可以将其与普通的嵌套循环进行比较。以下是一个普通嵌套循环的例子，它实现了与上面列表推导式相同的功能：
colors = ['red', 'green', 'blue']sizes = ['small', 'medium', 'large']combinations_normal = []for color in colors: for size in sizes: combinations_normal.append((color, size))print(combinations_normal) # 输出与列表推导式相同虽然这两种方式都能达到同样的效果，但列表推导式的语法更简洁，更易于阅读和理解。
?五、列表推导式中的条件表达式
除了基本的操作外，我们还可以在列表推导式中加入条件表达式，进一步筛选结果。条件表达式使用if关键字，并放在for循环之后。
假设我们只想获取大小为’medium’的颜色组合：
colors = ['red', 'green', 'blue']sizes = ['small', 'medium', 'large']medium_combinations = [(color, size) for color in colors for size in sizes if size == 'medium']print(medium_combinations) # 输出: [('red', 'medium'), ('green', 'medium'), ('blue', 'medium')]这里，if size == 'medium'是一个条件表达式，它确保只有当size为’medium’时，对应的(color, size)元组才会被添加到新列表中。
?六、举一反三：更多应用场景
列表推导式不仅限于生成元组列表，它还可以用来生成任何类型的列表，包括数字列表、字符串列表、字典列表等。下面再举几个例子：
生成字典列表
keys = ['a', 'b', 'c']values = [1, 2, 3]# 使用zip函数和列表推导式生成字典列表dict_list = [{k: v} for k, v in zip(keys, values)]print(dict_list) # 输出: [{'a': 1}, {'b': 2}, {'c': 3}]生成字符串列表
words = ['hello', 'world', 'python']# 将每个单词转换为大写，并生成字符串列表uppercase_words = [word.upper() for word in words]print(uppercase_words) # 输出: ['HELLO', 'WORLD', 'PYTHON']生成列表的列表（二维列表）
rows = 3cols = 4# 生成一个3x4的二维列表，初始值都是0matrix = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]print(matrix) # 输出: [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]使用列表推导式进行数值计算
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 计算列表中每个数字的平方根（使用math库）import mathsquare_roots = [math.sqrt(num) for num in numbers]print(square_roots) # 输出: [1.0, 1.4142135623730951, 1.7320508075688772, 2.0, 2.23606797749979]?七、总结与收获
通过本文的学习，我们掌握了如何在Python的列表推导式中使用两个for循环，并通过实例展示了其强大的功能和灵活性。列表推导式不仅使代码更加简洁易读，而且提高了编程效率。通过举一反三的方式，我们还探索了列表推导式在更多应用场景中的使用，如生成字典列表、字符串列表、二维列表以及进行数值计算等。
在使用列表推导式时，要注意保持代码的清晰和可读性，避免过度嵌套和复杂的表达式。同时，也要善于利用条件表达式对结果进行筛选，以得到更符合需求的结果。
希望本文对你有所启发，让你在Python编程的道路上更进一步。通过不断实践和探索，你可以发现更多列表推导式的妙用，并将其应用于实际项目中，提升编程效率和代码质量。