Question

既然已经看到了迭代协议是如何工作的，让我们来看一个非常常用的例子。与for循环一起使用，列表解析是最常应用迭代协议的环境之一。

在上一章中，我们学习了，在遍历一个列表的时候，如何使用range来修改它：

这是有效的，但是正如我们所提到的，它可能不是Python中的优化的“最佳实践”。如今，列表解析表达式使得早先许多的例子变得过时了。例如，我们可以用产生所需的结果列表的一个单个表达式来替代该循环：

直接结果是相同的，但是它需要较少的代码，并且可能会运行的更快。列表解析并不完全和for循环语句版本相同，因为它产生一个新的列表对象（如果有对最初的列表的多个引用，可能会有关系），但是，对于大多数应用程序来说它足够接近，并且是一种足够常见和方便的方法，值得在这里进一步介绍。

列表解析基础知识

我们在第4章简单介绍过列表解析。从语法上讲，其语法源自于集合理论表示法中的一个结构，该结构对集合中的每个元素应用一个操作，但是，要使用这个工具并不一定必须知道集合理论。在Python中，大多数人发现列表解析看上去就像是一个反向的for循环。

为了在语法上进行了解，让我们更详细地剖析前面的例子：

列表解析写在一个方括号中，因为它们最终是构建一个新的列表的一种方式。它们以我们所组成的一个任意的表达式开始，该表达式使用我们所组成的一个循环变量(x+10)。这后边跟着我们现在应该看做是一个for循环头部的部分，它声明了循环变量，以及一个可迭代对象（for x in L）。

要运行该表达式，Python在解释器内部执行一个遍历L的迭代，按照顺序把x赋给每个元素，并且收集对各元素运行左边的表达式的结果。我们得到的结果列表就是列表解析所表达的内容——包含了x+10的一个新列表，针对L中的每个x。

从技术上讲，列表解析并非真的是必需的，因为我们总是可以用一个for循环手动地构建一个表达式结果的列表，该for循环像下面这样添加结果：

实际上，这和列表解析所做的事情是相同的。

然而，列表解析编写起来更加精简，并且由于构建结果列表的这种代码样式在Python代码中十分常见，因此可以将它们用于多种环境。此外，列表解析比手动的for循环语句运行的更快（往往速度会快一倍），因为它们的迭代在解释器内部是以C语言的速度执行的，而不是以手动Python代码执行的，特别是对于较大的数据集合，这是使用列表解析的一个主要的性能优点。