我是Python的初学者。我想了解循环的Pythonic方法，因为我很长一段时间都是C编码器。给出以下两行：
{k: v for out_d in outs for k, v in out_d.iteritems()}
[{} for i in range(nthreads)]
有人可以将其分解，以便它遵循嵌套循环的C标准方法吗？
my_dict = {k: v for out_d in outs for k, v in out_d.iteritems()}
# is equivalent to
my_dict = {}
for out_d in outs:
for key, value in out_d.iteritems():
my_dict[key] = value
my_list = [{} for i in range(nthreads)]
# is equivalent to
my_list = []
for i in range(nthreads):
my_list.append({})
for key, value in out_d.iteritems()
- iteritems()遍历字典的键/值，所以out_d必须是字典
for out_d in outs
- for out_d in outs将循环遍历outs中的迭代器，基于前面我们可以假设这是一个字典列表
{k:v}
- 这使用k，v的值创建新的字典理解
全部一起：
为列表输出中的每个out_d创建字典out_d中每个键，值的值k，v的字典理解
new_dict = {}
for dictionary in outs:
for key, value in dictionary.iteritems()
new_dict[key] = value
等价物是：
res = {}
for out_d in outs:
for k, v in out_d.iteritems():
res[k] = v
res = []
for i in range(nthreads):
res.append({})
请注意，您可以通过使用不同的缩进来相对简单地找到这些：
{k: v for out_d in outs for k, v in out_d.iteritems()}
=>
{k: v
for out_d in outs
for k, v in out_d.iteritems()}
=>
{ k: v
for out_d in outs
for k, v in out_d.iteritems()}
唯一棘手的一点是，第一个语句k: v实际上位于最内层循环中，但所有后面的表达式都按照“loopy”等价的顺序排序。根据理解的类型，第一个陈述也会有所不同。
对于字典理解它是the_dict[key] = value而不是key: value，对于列表理解它是the_list.append(value)和set-comprehensions它是the_set.add(value)。生成器表达式更复杂，因为你必须编写一个yield value函数。
Python支持一种名为“列表推导”的概念。它可以用于以非常自然，简单的方式构建列表，就像数学家习惯做的那样。
以下是在数学中描述列表（或集合，或元组或向量）的常用方法。
S = {x² : x in {0 ... 9}}
V = (1, 2, 4, 8, ..., 2¹²)
M = {x | x in S and x even}
你可能从学校的数学课上了解上述内容。在Python中，你几乎可以像数学家那样编写这些表达式，而不必记住任何特殊的神秘语法。
这是你在Python中执行上述操作的方法：
>>> S = [x**2 for x in range(10)]
>>> V = [2**i for i in range(13)]
>>> M = [x for x in S if x % 2 == 0]
>>>
>>> print S; print V; print M
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096]
[0, 4, 16, 36, 64]
我确定你想看一个更复杂的例子。 :-)以下是另一种计算素数的方法。有趣的是，我们首先使用单个列表推导构建非素数列表，然后使用另一个列表推导来获得列表的“逆”，这是素数。
>>> noprimes = [j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 50, i)]
>>> primes = [x for x in range(2, 50) if x not in noprimes]
>>> print primes
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47]
注意：您可以将列表推导嵌套在彼此之内，因此您可以使用单个语句编写上述示例（无需临时变量“noprimes”）。但是，这些线条往往会变长并且可读性较差，因此不建议这样做。
当然，列表推导不仅适用于数字。列表可以包含任何类型的元素，包括字符串，嵌套列表和函数。您甚至可以在列表中混合使用不同的类型。
以下内容适用于字符串列表并生成列表列表。每个子列表包含两个字符串和一个整数。
>>> words = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'.split()
>>> print words
['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']
>>>
>>> stuff = [[w.upper(), w.lower(), len(w)] for w in words]
>>> for i in stuff:
... print i
...
['THE', 'the', 3]
['QUICK', 'quick', 5]
['BROWN', 'brown', 5]
['FOX', 'fox', 3]
['JUMPS', 'jumps', 5]
['OVER', 'over', 4]
['THE', 'the', 3]
['LAZY', 'lazy', 4]
['DOG', 'dog', 3]
>>>
>>> stuff = map(lambda w: [w.upper(), w.lower(), len(w)], words)
>>> for i in stuff:
... print i
...
['THE', 'the', 3]
['QUICK', 'quick', 5]
['BROWN', 'brown', 5]
['FOX', 'fox', 3]
['JUMPS', 'jumps', 5]
['OVER', 'over', 4]
['THE', 'the', 3]
['LAZY', 'lazy', 4]
['DOG', 'dog', 3]
上面的例子还演示了你可以用map（）和lambda函数做同样的事情。但是，有些情况下您不能使用map（）并且必须使用列表推导，反之亦然。当你可以使用两者时，通常最好使用列表推导，因为这在大多数情况下更有效，更容易阅读。
当构造规则太复杂而无法用“for”和“if”语句表达时，或者构造规则可以在运行时动态更改时，不能使用列表推导。在这种情况下，最好将map（）和/或filter（）与适当的函数一起使用。当然，您可以将其与列表推导相结合。