'''
1.因为是获取0~20，包括20，所以使用range(0,21)
2.x*10 等价 语法二中的exp1
3.x*100 等价 语法二中的exp2
4.x%2 == 0 等价 语法二中的条件表达式condition
5.range(0,21) 等价 语法一中的data（序列）
'''
 
list2 = [x*10 if x%2 == 0 else x*100 for x in range(0,21) ]
print(list2)
print(type(list2))

输出结果：

[0, 100, 20, 300, 40, 500, 60, 700, 80, 900, 100, 1100, 120, 1300, 140, 1500, 160, 1700, 180, 1900, 200]
<class 'list'>

3.效率对比

可能有童鞋纳闷，我明明for循环就能实现的功能，为毛要用这鸟玩意推导式？

使用列表推导式的效率远远高于for循环，可能执行一句print(“helloworld”)对于cpu而已只需要0.0002秒，你可能感觉不到差距，如果需要输出一亿次helloworld呢？往往细节觉得成败！

假如有一个需求：将0~10000000(一亿)以内的所有整数存到列表中，对比一下列表推导式和for循环耗时情况：

import time # 添加time模块，用于统计代码运行时间
 
#一共添加10000000次数据到列表中
total_num = 10000000
 
#使用列表推导式
start_time = time.time()
list1 = [x for x in range(0,total_num)] # 列表推导式
end_time = time.time()
print("使用列表推导式耗时：{}秒".format(end_time-start_time))
 
#使用普通for循环
start_time = time.time()
list2 = list()
for x in range(0,total_num): # for循环
  list2.append(x)
end_time = time.time()
print("使用普通for循环耗时：{}秒".format(end_time-start_time))

输出结果：

使用列表推导式耗时：0.5455152988433838秒

使用普通for循环耗时：1.2068836688995361秒

输出结果很明显，实现通用的功能，列表推导式的效率整整高出普通for循环一倍。

最后温馨提醒：测试请把循环次数改小一点，毕竟刚开始不小心多加了几圈圈，电脑死机了！

四.重点总结

1.注意在列表推导式书写的时候，所有表达式都必须在[]内部，因为返回值是列表list

2.列表推导式是python开发学习的知识点，多多联系，熟能生巧.

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持IIS7站长之家。