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Python 推導式完全指南：列表、字典、集合與巢狀結構實戰範例

編輯：更多程式設計知識

推導式是 Python 最具特色的語法糖之一，以宣告式風格在單行內完成「過濾 → 轉換 → 收集」三步驟，不僅程式碼簡潔，執行速度通常也快於等價的 for 迴圈 + append。本文系統整理列表、字典、集合、巢狀列表四大推導式語法、適用場景、效能比較與常見陷阱。

語法統一模板

類型	語法	輸出
列表	`[expr for item in iterable if cond]`	`list`
字典	`{k_expr: v_expr for item in iterable if cond}`	`dict`
集合	`{expr for item in iterable if cond}`	`set`
生成器	`(expr for item in iterable if cond)`	`generator`

if cond 可省略；for 子句可多個（等價巢狀迴圈，順序與寫法一致）。

列表推導式實戰範例

基本過濾與轉換


names = ['Bob', 'Tom', 'alice', 'Jerry', 'Wendy', 'Smith']
# 長度 > 3 且轉大寫
[name.upper() for name in names if len(name) > 3]
# ['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH']

多重 for（笛卡兒積）


# x 為 0-4 偶數，y 為 0-4 奇數
[(x, y) for x in range(5) if x % 2 == 0 for y in range(5) if y % 2 == 1]
# [(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]

矩陣操作


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

# 取第 3 欄 → [3, 6, 9]
[row[2] for row in M]

# 主對角線 → [1, 5, 9]
[M[i][i] for i in range(len(M))]

# 矩陣對應元素相乘（結果攤平）
N = [[2,2,2], [3,3,3], [4,4,4]]
[M[r][c] * N[r][c] for r in range(3) for c in range(3)]
# [2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]

# 保持矩陣結構
[[M[r][c] * N[r][c] for c in range(3)] for r in range(3)]
# [[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]]

條件運算式（三元運算子）在推導式中


people = [{'age': 42}, {'age': 45}]
# 年齡 >= 45 加 100，否則維持
[rec['age'] + 100 if rec['age'] >= 45 else rec['age'] for rec in people]
# [42, 145]

字典推導式


strings = ['import', 'is', 'with', 'if', 'file', 'exception']
# 字串 -> 索引
{key: val for val, key in enumerate(strings)}
# {'import': 0, 'is': 1, 'with': 2, 'if': 3, 'file': 4, 'exception': 5}

# 反轉鍵值（值必須唯一）
{v: k for k, v in {'a': 1, 'b': 2}.items()}
# {1: 'a', 2: 'b'}

集合推導式


strings = ['a', 'is', 'with', 'if', 'file', 'exception']
# 字串長度集合（自動去重）
{len(s) for s in strings}
# {1, 2, 4, 9}

巢狀列表推導式


names = [
    ['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
    ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']
]

# 找出含 2 個以上 'e' 的名字
# 關鍵：for 子句順序 = 巢狀迴圈順序
[name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2]
# ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

# 等價迴圈
result = []
for lst in names:
    for name in lst:
        if name.count('e') >= 2:
            result.append(name)

效能比較：推導式 vs 迴圈


import timeit

# 列表推導式
t1 = timeit.timeit("[x*2 for x in range(1000)]", number=10000)
# for + append
t2 = timeit.timeit("res=[]\nfor x in range(1000): res.append(x*2)", number=10000)
print(f"推導式: {t1:.3f}s, 迴圈: {t2:.3f}s, 加速比: {t2/t1:.2f}x")
# 典型結果：推導式快 1.2-1.5 倍

原因：推導式在 C 層直接分配列表記憶體並填充，避免繼續呼叫 append 方法查找。

常見陷阱與最佳實務

陷阱	錯誤範例	正確寫法
變數洩漏（Py2/舊版）	`[x for x in range(3)]; print(x)` → 2	Py3 已修復，無洩漏
可變預設值陷阱	`[[] for _ in range(3)]` ✅ / `[[]]*3` ❌ 共用同一列表	永遠用推導式建立獨立物件
過度複雜邏輯	單行超過 80 字元、多層巢狀	拆分為函數或多行推導式（括號包裹）
記憶體爆炸	大量資料用列表推導式	改用生成器 `(...)` 惰性求值

多行推導式格式建議（PEP 8 風格）


result = [
    transform(item)
    for item in iterable
    if condition(item)
]

# 或括號包裹單行邏輯
result = (transform(item)
          for item in iterable
          if condition(item))