python列表解析

Ⅰ python列表解析放在方括号和圆括号中有什么区别

放到方括号中是列表解析，会把所以结果生成一个列表，举例：

a=[x*xforxin[1,2,3]]
print(a)
[1,4,9]#a是一个列表

放到圆括号中会产生一个生成器，不会直接显示结果，举例：

a=(x*xforxin[1,2,3])
print(a)
<generatorobject<genexpr>at......>#a是一个生成器
next(a)#输出1
next(a)#输出4
next(a)#输出9
next(a)#出错，生成器停止了

Ⅱ Python 嵌套的列表推导式怎么理解的呢

5.1.4. 嵌套的列表推导式
列表解析中的第一个表达式可以是任何表达式，包括列表解析。
考虑下面有三个长度为 4 的列表组成的 3x4 矩阵:
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
现在，如果你想交换行和列，可以用嵌套的列表推导式:
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
像前面看到的，嵌套的列表推导式是对 for 后面的内容进行求值，所以上例就等价于:
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
反过来说，如下也是一样的:
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
在实际中，你应该更喜欢使用内置函数组成复杂流程语句。对此种情况 zip() 函数将会做的更好:
>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]