Python · 推导式风格

规则

选型：结果要多次用/索引/取 len → 列表推导；只遍历一次（sum/any/max/直接传函数）或结果集很大 → 生成器表达式，省内存。推导式只在逻辑简单时用——嵌套超过两层或带复杂分支，改写普通 for 更可读。

正例

# 列表推导：过滤 + 映射
active_ids = [u.id for u in users if u.is_active]

# 字典推导：反转映射
id_to_name = {u.id: u.name for u in users}

# 集合推导：去重
domains = {email.split("@")[1] for email in emails}

# 生成器表达式喂聚合：不建中间 list
total = sum(o.amount for o in orders if o.paid)

# 海象 := 复用计算结果，避免调用两次 expensive(x)
results = [y for x in data if (y := expensive(x)) is not None]

反例

# ❌ 推导式塞副作用（print/append/调接口），只为循环而推导
[print(x) for x in items]          # 建了个没人用的 list，纯浪费
# ✅ 有副作用就老实写 for
for x in items:
    print(x)

# ❌ 三层嵌套 + 多条件，没人读得懂
[f(x, y, z) for x in xs for y in ys if p(y) for z in zs if q(x, z)]
# ✅ 拆成普通 for + 生成器函数

# ❌ 大结果集用列表推导，峰值内存翻倍
data = [transform(row) for row in fetch_millions()]
total = sum(d.size for d in data)
# ✅ 一次性消费就用生成器表达式
total = sum(transform(row).size for row in fetch_millions())

理由：推导式的价值是「表达式构造容器」，塞副作用违背其语义且白建容器；嵌套过深时可读性比简洁更重要；只消费一次的大数据用生成器表达式避免物化。

自检

• [ ] 推导式里没有 print / append / 接口调用等副作用？
• [ ] 嵌套 ≤2 层、条件简单；复杂逻辑改回普通 for？
• [ ] 只遍历一次或结果很大时用 (...) 生成器表达式而非 [...]？
• [ ] 需要复用一次计算结果时用海象 :=，没有重复调用同一函数？

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