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Python的数据类型-列表以及方法

  • 2026-09-10 17:48:39
Python的数据类型-列表以及方法
Python的常用方法-列表

一、列表

    列表是由一系元素按特定顺序构成的数据序列，这就意味着如果我们定义一个列表类型的变量，可以用它来保存多个数据。在 Python 中，可以使用[]字面量语法来定义列表，列表中的多个元素用逗号进行分隔

特点：

  • 列表中可以有重复元素；
  • 列表中可以有不同类型的元素；

二、序列类型-列表

  在操作序列类型数据的时候，会经常用到增删改查操作，所以Python给我们提供了一些内置的功能函数：

   作用就是帮助我们更好的对数据增删改查。

   方法都是固定好的语法，不需要去死记硬背。

   用pycharm，有代码补全，如果忘了，翻笔记/查资料。

    什么是内置方法：

   内置方法是python自带的方法，直接可以使用；

   好处：可以用来快速处理数据。

1、列表

1.1 创建列表

  在Python中，列表是由一系元素按特定顺序构成的数据序列，这就意味着如果我们定义一个列表类型的变量，可以用它来保存多个数据。在 Python 中，可以使用[]字面量语法来定义列表，列表中的多个元素用逗号进行分隔，代码如下所示。

# 列表：列表是由一系列元素按特定顺序组成的数据序列；
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9.0, True, 'Hello']
b = ['python', 'java', 'ruby', 'javascript']
c = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(a)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9.0, True, 'Hello']
print(b)  # ['python', 'java', 'ruby', 'javascript']
print(c)  # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

1.2 列表的访问

  列表的访问：与字符串一样，列表索引是从0开始，第二个索引是1，依此类推。通过索引列表，可以进行截取、组合等操作。

list4 = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black']

  索引也可以从尾部开始，最后一个元素的索引为 -1，往前一位为 -2，以此类推。

  使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号 [] 的形式截取字符，如下所示：

1.3 特别注意事项

  列表中可以有重复元素，例如a中的9；列表中可以有不同类型的元素，例如a中有int类型、float类型、str类型和bool类型的元素，但是我们通常并不建议将不同类型的元素放在同一个列表中，主要是操作起来极为不便。

1.4 list()函数

  通过 Python 内置的list()函数将其他序列变成列表。准确的说，list并不是一个普通的函数，它是创建列表对象的构造器，后面会为大家介绍对象和构造器这些概念。

hello = 'Python, Hello!'
d = list(hello)
print(d)  # ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', ',', ' ', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', '!']

2、列表的方法

  列表类型的变量，拥有很多方法，比如增（append()、insert()、extend()）、删（pop()、remove()、del、clear()）、改（通过索引直接修改）、查（所有的查询方法，里面的内容是显示出来看的，而不是修改的,，所以都要加print）、排序（sort()）等等方法。

2.1 增-添加元素

  列表是一种可变容器，可变容器指的是我们可以向容器中添加元素、可以向容器中移除元素、也可以向现有容器中修改元素。我们可以使用append()方法向列表中追加元素，使用insert()向列表中插入元素。追加指的是将元素添加到列表的末尾，而插入则是在指定的位置添加新元素。

2.1.1 append()

追加一个数据，添加一个数据到列表的最后一位：

  • 列表名.append(内容)

  • food.append('可乐')

2.1.2 insert()

  在指定的位置上添加一个数据，原数据会被挤到后面，也就是插队。

  • 列表名.insert(下标,内容)

  • food.insert(0,'烤鸭')

2.1.3 extend()

追加一个序列类型,把数据打散/拆分后再添加。

  • 列表.extend(序列内容) 【加的数据他可以是单个元素,也可以是列表 元组等等 但是不能是单个数字】

  • food.extend('麻辣烫')

2.1.4 代码示例

# 定义一个列表
food = ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑']
# 列表方法
# 增 append()
# 追加一个元素 “可乐”
food.append('可乐')  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑', '可乐']
print(food)
# 在西瓜后面插入一个元素“钵钵鸡”
food.insert(4, '钵钵鸡')  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '钵钵鸡', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑', '可乐']
print(food)
# 追加一个序列类型，比如“饺子”
food.extend('饺子')  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '钵钵鸡', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑', '可乐', '饺', '子']
print(food)

2.2 删-删除元素

  我们可以用列表的remove方法从列表中删除指定元素，需要注意的是，如果要删除的元素并不在列表中，会引发ValueError错误导致程序崩溃，所以建议大家在删除元素时，先用之前讲过的成员运算做一个判断。我们还可以使用pop方法从列表中删除元素，pop方法默认删除列表中的最后一个元素，当然也可以给一个位置，删除指定位置的元素。在使用pop方法删除元素时，如果索引的值超出了范围，会引发IndexError异常，导致程序崩溃。除此之外，列表还有一个clear方法，可以清空列表中的元素。

2.2.1 pop()

  删除一个值，默认从最后一个元素开始删除，也可以删指定下标。

  • 列表.pop()

  • food.pop()  # 默认删最后一个元素

  • 列表.pop(下标)

  • food.pop(0)  # 默认删第一个元素

2.2.2 remove()

  删除一个指定的值，如果有多个重复的数据，就从第一个开始删：

  • 列表.remove(数据)

  • food.remove('鸡腿')

2.2.3 clear()

  清空列表里的所有数据：

  • 列表.clear()

  • food.clear()

2.2.4 del删除数据

  直接删除变量或者删除变量中的某个值：

  • del变量名

  • del food  # 删除food这个变量

  • del列表[下标]

  • del food[2] # 删除下标为2的数据

2.2.5 代码示例

# 定义一个列表
food = ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑']
# 列表方法
# 增 append()
# 追加一个元素 “可乐”
food.append('可乐')  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑', '可乐']
print(food)
# 在西瓜后面插入一个元素“钵钵鸡”
food.insert(4, '钵钵鸡')  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '钵钵鸡', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑', '可乐']
print(food)
# 追加一个序列类型，比如“饺子”
food.extend('饺子')  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '钵钵鸡', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑', '可乐', '饺', '子']
print(food)

# 定义一个列表
food_list = ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑']
print(food_list)  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '炸鸡', '鸡爪', '粑粑柑']
# 删除一个值,默认从最后一个数据开始删,也可以删指定下标
food_list.pop()
print(food_list)  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '炸鸡', '鸡爪']

# 删除指定下标的数据，比如删除苹果
food_list.pop(0)
print(food_list)  # ['香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '炸鸡', '鸡爪']

# 删除一个指定的值,如果有多个重复的数据.就从第一个开始删 先追加一个苹果、一个粑粑柑、一个炸鸡
food_list.insert(0,'苹果')
food_list.append('苹果')
food_list.append('粑粑柑')
food_list.append('苹果')
food_list.append('粑粑柑')
food_list.append('炸鸡')
print(food_list)  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '炸鸡', '鸡爪', '苹果', '粑粑柑', '苹果', '粑粑柑', '炸鸡']

# 使用remove来删除炸鸡
food_list.remove('炸鸡')
print(food_list)  # ['苹果', '香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '鸡爪', '苹果', '粑粑柑', '苹果', '粑粑柑', '炸鸡']

# 清空列表中的所有数据
# food_list.clear()
print(food_list)  # []

# 删除数据.直接删除这个变量或者变量中的值
# del food_list
print(food_list)  # 直接报错 NameError: name 'food_list' is not defined
del food_list[0]
print(food_list)  # ['香蕉', '珍珠奶茶', '西瓜', '鸡爪', '苹果', '粑粑柑', '苹果', '粑粑柑', '炸鸡']

2.3 改-改列表中的元素

2.3.1 修改单个值

  • 列表[下标] = 值

  • food[0] = "洋芋"

2.3.2 修改多个值

  • 列表[起点:终点] = 数据1，数据2，数据3，........

  • food[1:4] = '珍珠奶茶','杨枝甘露','草莓奶茶','抹茶拿铁'

2.4 查-查询列表中的元素

  所有的查询方法，里面的内容是显示出来看的，而不是修改的，所以都要加print；

  • number=[1,2,5,3,4,68,4,2,6,1,1,66]

2.4.1 index：根据内容，获取指定数据的下标

  • 列表.index(数据)

    • print(number.index(5)) # 默认从下标为0的位置开始搜索 得到2

  • 列表.index(数据,起点下标)

    • print(number.index(1,2)) # 从起点下标开始找数据 得到9

2.4.2 count求和

  统计数据出现的次数

  • 列表.count(数据)

  • print(number.count(2))  # 得到结果2

2.5 排序

  对列表的内容进行排序；如果列表里面有字符串是不可以排序。

  • 列表.sort()

  • num.sort() # 默认是升序排序,从小到大

  • 列表.sort(reverse = True)

  • num.sort(reverse = True) # 降序排序.从大大小
number = [1, 2, 5, 3, 4, 68, 4, 2, 6, 1, 1, 66]
print(number.index(5))  # 2
print(number.index(1, 2))  # 9
print(number.count(2))  # 2

number1 = number.sort()
print(number1)  # None
print(number)  # [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 66, 68]
number2 = number.sort(reverse=True)
print(number2)  # None
print(number)  # [68, 66, 6, 5, 4, 4, 3, 2, 2, 1, 1, 1]

  代码解释：

number1 = number.sort() → None ⚠️

关键陷阱：list.sort() 是原地排序（in-place），返回 None。

number1 = number.sort()
# number  变成了 [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 66, 68]
# number1 是 None

number2 = number.sort(reverse=True) → None

  再次原地排序并反转，number2 依然是 None。此时 number 变为降序：

# number 变为 [68, 66, 6, 5, 4, 4, 3, 2, 2, 1, 1, 1]
需求
正确写法
说明
原地排序，不返回新列表
number.sort()
修改原列表，返回 None
返回新列表
，不修改原列表
sorted(number)
原列表不变，返回排序后的新列表
number = [1, 2, 5, 3, 4, 68, 4, 2, 6, 1, 1, 66]
number1 = sorted(number)
print(number1)  # [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 66, 68]
number2 = sorted(number, reverse=True)
print(number2)  # [68, 66, 6, 5, 4, 4, 3, 2, 2, 1, 1, 1]

核心要点：sort() 修改列表本身，永远返回 None。要获得排序后的新列表，请使用 sorted()。

2.6 列表方法总结

Python列表常用方法:

序号
方法
1
list.append(obj)
 在列表末尾添加新的对象
2
list.count(obj)
 统计某个元素在列表中出现的次数
3
list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
4
list.index(obj)
从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
5
list.insert(index, obj)
将对象插入列表
6
list.pop(index=-1)
 移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
7
list.remove(obj)
 移除列表中某个值的第一个匹配项
8
list.reverse()
反向列表中元素
9
list.sort( key=None, reverse=False)
对原列表进行排序
10
list.clear()
清空列表
11
list.copy()
 复制列表

三、列表的运算

3.1 列表的运算

3.1.1 列表拼接

  我们可以使用+运算符实现两个列表的拼接，拼接运算会将两个列表中的元素连接起来放到一个列表中：

items5 = [35, 12, 99, 45, 66]
items6 = [45, 58, 29]
items7 = ['Python', 'Java', 'JavaScript']
print(items5 + items6)  # [35, 12, 99, 45, 66, 45, 58, 29]
print(items6 + items7)  # [45, 58, 29, 'Python', 'Java', 'JavaScript']
items5 += items6
print(items5)  # [35, 12, 99, 45, 66, 45, 58, 29]

3.1.2 列表的重复运算

  我们可以使用*运算符实现列表的重复运算，*运算符会将列表元素重复指定的次数：

print(items6 * 3)  # [45, 58, 29, 45, 58, 29, 45, 58, 29]
print(items7 * 2)  # ['Python', 'Java', 'JavaScript', 'Python', 'Java', 'JavaScript']

3.1.3 判断元素是否在列表中

  我们可以使用in或not in运算符，来判断一个元素是否在一个列表中，返回的值是布尔类型：

print(29in items6)  # True
print(99in items6)  # False
print('C++'notin items7)     # True
print('Python'notin items7)  # False

3.1.4 索引运算

索引运算：由于列表中有多个元素，而且元素按特定顺序放在列表中，所以当我们想操作列表中的某个元素时，可以使用[]运算符，通过在[]中指定元素的位置来访问该元素，这种运算就称为索引运算。

特殊注意：[]的元素位置可以是0到N - 1的整数，也可以是-1到-N的整数，分别称为正向索引和反向索引，其中N代表列表元素的个数。对于正向索引，[0]可以访问列表中的第一个元素，[N - 1]可以访问最后一个元素；对于反向索引，[-1]可以访问列表中的最后一个元素，[-N]可以访问第一个元素。

# 索引运算
item_list = ['Python', 'Java', 'JavaScript', 'apple', 'waxberry', 'pitaya', 'peach']
print(item_list[0])  # Python 访问第一个元素
print(item_list[5])  # pitaya 访问第六个元素
print(len(item_list))  # 7 计算列表item_list的个数
print(item_list[-7])  # Python  [-7]可以访问第一个元素
print(item_list[-1])  # peach 访问最后一个元素

  在使用索引运算的时候要避免出现索引越界的情况，对于上面的item_list，如果我们访问item_list[9]或item_list[-8]，就会引发IndexError错误，导致程序崩溃，对应的错误信息是：list index out of range，翻译成中文就是“数组索引超出范围”。因为对于只有7个元素的列表item_list，有效的正向索引是0到6，有效的反向索引是-1到-7。

3.1.5 切片运算

  如果希望一次性访问列表中的多个元素，我们可以使用切片运算。切片运算是形如[start:end:stride]的运算符，其中start代表访问列表元素的起始位置，end代表访问列表元素的终止位置（终止位置的元素无法访问），而stride则代表了跨度，简单的说就是位置的增量，比如我们访问的第一个元素在start位置，那么第二个元素就在start + stride位置，当然start + stride要小于end。我们给上面的代码增加下面的语句，来使用切片运算符访问列表元素。

3.1.5.1 切片访问列表

3.1.5.1.1 切片和索引的关系

  在Python中，下标索引和切片是访问序列的两种密切相关但机制不同的方式。

概念
本质
视角
下标索引 [i]
指向具体的元素
"我要第 i 个元素"
切片 [i:j]
指向元素之间的边界
"从边界 i 到边界 j 的元素"

直观理解：把索引看成“隔板”

  想象序列中的元素放在一个个格子中，索引数字式隔板的位置：

    0     1     2     3     4     5     6
    |  P  |  y  |  t  |  h  |  o  |  n  |
    ↑     ↑     ↑     ↑     ↑     ↑     ↑
   隔板0  隔板1  隔板2  隔板3  隔板4  隔板5  隔板6

  下标索引[i] — 访问单个格子：

s = "Python"
s[0]  # 'P'  → 取隔板0和隔板1之间的元素
s[3]  # 'h'  → 取隔板3和隔板4之间的元素

切片[start:stop] — 取两个隔板之间的所有元素

s[0:3]  # 'Pyt'  → 从隔板0到隔板3，包含0不包含3
s[2:5]  # 'tho'  → 从隔板2到隔板5，包含2不包含5

这就是为什么切片是"左闭右开" [start, stop) 的原因——它描述的是边界范围，而不是元素本身。

关键区别：

nums = [0, 1, 2, 3]

# 索引: 超出范围报错
nums[4]     # ❌ IndexError

# 切片: 超出范围不报错，自动截断
nums[2:10]  # ✅ [2, 3]  (不会报错，取到末尾为止)
nums[5:8]   # ✅ []      (空列表，不会报错)
3.1.5.1.2 切片访问列表
item_list = ['Python', 'Java', 'JavaScript', 'apple', 'waxberry', 'pitaya', 'peach']
print(item_list[0:6])  # ['Python', 'Java', 'JavaScript', 'apple', 'waxberry', 'pitaya']
print(item_list[6:9])  # ['peach'] 正向索引，从第六个元素开始访问，到第9-1个元素，因为只有七个元素，顾到列表的最后一个元素
print(item_list[-2:])  # ['pitaya', 'peach'] 反向索引，从索引-2的位置开始访问，到结束，每隔1个进行访问
print(item_list[-4::2])  # ['apple', 'pitaya'] 反向索引，从索引-4的位置开始访问，到结束，每隔2个进行访问

  如果start值等于0，那么在使用切片运算符时可以将其省略；如果end值等于N，N代表列表元素的个数，那么在使用切片运算符时可以将其省略；如果stride值等于1，那么在使用切片运算符时也可以将其省略。所以，下面的代码跟上面的代码作用完全相同。

3.1.5.1.3 通过切片修改列表中的元素
# 通过切片修改列表中的元素
item_list[-3:] = ['C', 'Android', 'C++', 'PHP', 'C#']
print(item_list)  # ['Python', 'Java', 'JavaScript', 'apple', 'C', 'Android', 'C++', 'PHP', 'C#']

  切片：[-3:]也就是从列表元素waxberry开始修改，直到列表中的最后一个元素，按列表item_list的长度7，应该将peach修改为C++就结束，但是切片：有自增元素的功能，也就是将PHP、C++插入到列表item_list中。

3.1.6 关系运算

  两个列表还可以做关系运算，我们可以比较两个列表是否相等，也可以给两个列表比大小：

nums1 = [1, 2, 3, 4]
nums2 = list(range(1, 5))
nums3 = [3, 2, 1]
print(nums1 == nums2)  # True
print(nums1 != nums2)  # False
print(nums1 <= nums3)  # True
print(nums2 >= nums3)  # False

说明：上面的nums1和nums2对应元素完全相同，所以==运算的结果是True。nums2和nums3的比较，由于nums2的第一个元素1小于nums3的第一个元素3，所以nums2 >= nums3比较的结果是False。两个列表的关系运算在实际工作并不那么常用，如果实在不理解就跳过吧，不用纠结。

四、元素的遍历

  如果想逐个取出列表中的元素，可以使用for-in循环的，有以下两种做法。

4.1 循环中通过索引

  在循环结构中通过索引运算，遍历列表元素：

# 列表元素遍历
item_list = ['Python', 'Java', 'JavaScript', 'apple', 'C', 'Android', 'C++', 'PHP', 'C#']
language_list = item_list.copy()
print(language_list)
for i inrange(len(language_list)):
print(language_list[i])

  输出：

Python
Java
JavaScript
apple
C
Android
C
Android
C++
PHP
C#

4.2 做列表循环

  直接对列表做循环，循环变量就是列表元素的代表：

# 列表元素遍历
item_list = ['Python', 'Java', 'JavaScript', 'apple', 'C', 'Android', 'C++', 'PHP', 'C#']
language_list = item_list.copy()
print(language_list)
for i in language_list:
print(i)

  输出：

Python
Java
JavaScript
apple
C
Android
C
Android
C++
PHP
C#

五、列表生成式

  在 Python 中，列表还可以通过一种特殊的字面量语法来创建，这种语法叫做生成式。

5.1 列表生成式

在Python中，列表还可以通过一些特殊的字面量语法来创建，也就是【生成式】，它允许我们以简洁和高效的方式创建列表。下面的是一些列子来说明使用列表生成式，有啥好处；

5.1.1 生成平方数列表

传统方式：

# 定义一个空的列表
squares = []
for i inrange(1,8):
    squares.append(i ** 2)
print(squares)                       # 输出：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]

汉字解释：  

  • 定义一个空列表squares；
  • 使用for循环来遍历这个左闭右开的整数序列；
  • 最后使用函数append()来将这个运算结果i ** 2追加到列表squares中；

使用生成式：

# 使用生成式
squares = [i ** 2for i inrange(1, 8)]
print(squares)                       # 输出：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]

汉字解释：  

  • 使用 for 循环遍历 range(1,8)（生成1到8的数字）；
  • 对每个数字 i，计算其平方 i**2；
  • 将所有平方结果存储在 squares 列表中；

对比：

  • 列表生成式将传统for和append相结合，代码更加简洁；
  • 列表生成式直接计算所有平方，而传统方式，需要每次迭代调用append；
  • 列表生成式更高效，因为它利用了内置函数的优化；

5.1.2 生成奇数列表

传统方式：

# for循环和if的运用
a = []
for i inrange(1, 8):
if i % 2 != 0:
        a.append(i)
print(a)

# 运行结果：[1, 3, 5, 7]
  • 汉字解释：

1、初始化空列表：a = []创建一个空列表用于存储奇数；

 2、遍历整数序列range(1, 8)：range(1, 8)生成[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]的整数序列； 

3、条件判断if i % 2 != 0：如果等于零，则说明是偶数，不将i添加到空列表a中； 

4、添加元素：符合条件的数通过append()方法加入列表a中； 

5、输出列表a中的数据项：最终列表为[1, 3, 5, 7]；    

列表生成式（更高效简洁）：

  • 语法生成式：
[表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]

[expression for item in iterable if condition]
  • 语法解释： 1、expression ：表达式； 
    2、item ：变量； 
    3、iterable：可迭代对象； 
    4、condition：条件；
  • 代码呈现：
""" 列表生成式"""
a = [x for x inrange(1, 8) if x % 2 != 0]
print(a)

"""运行结果：[1, 3, 5, 7]"""
  • 列表生成式汉字解释：
     1、在for循环后加if x % 2 != 0，自动过滤奇数； 
     2、好处：逻辑相对而言，减少缩进层级；

5.1.3 嵌套循环（多层for）

生成二维坐标列表的例子： 

传统方式：

"""嵌套循环（多层for循环）"""
a = []
for i inrange(1, 8):
for j inrange(1, 8):
if (i + j) % 2 == 0:
            a.append((i, j))
print(a)

"""运行结果：
[(1, 1), (1, 3), (1, 5), (1, 7), (2, 2), (2, 4), (2, 6), (3, 1),
 (3, 3), (3, 5), (3, 7), (4, 2), (4, 4), (4, 6), (5, 1), (5, 3), 
 (5, 5), (5, 7), (6, 2), (6, 4), (6, 6), (7, 1), (7, 3), (7, 5), (7, 7)]
"""
  1. 汉字解释：
    结构特点：显式的多层for循环，通过控制缩进控制层级，然后使用方法append()追加元素； 
    核心步骤：
      （1）、初始化空列表a；  
      （2）、外层循环遍历第一个可迭代对象；  
      （3）、内存循环遍历第二个可迭代对象；  
      （4）、条件判断后追加元素；

列表生成式：

"""列表生成式"""
a = [
    (i, j)
for i inrange(1, 8)
for j inrange(1, 8)
if (i + j) % 2 == 0
]
print(a)

"""运行结果：
[(1, 1), (1, 3), (1, 5), (1, 7), (2, 2), (2, 4), (2, 6), (3, 1),
 (3, 3), (3, 5), (3, 7), (4, 2), (4, 4), (4, 6), (5, 1), (5, 3), 
 (5, 5), (5, 7), (6, 2), (6, 4), (6, 6), (7, 1), (7, 3), (7, 5), (7, 7)]
"""
  • 汉字解释：
    结构特点： 隐式嵌套，循环顺序与书写顺序一致（外层 ——> 内层），if条件直接过滤元素。 
    核心语法：
[元素表达式
for 外层循环 in 外层可迭代对象
for 内层循环 in 内层可迭代对象
if 条件
]
  • 性能与可读性对比：
特性
传统嵌套循环
列表生成式嵌套循环
代码长度
较长（需显式循环和追加）
极短（一行代码完成）
执行效率
较慢（每次循环调用append()）
较快（Python底层优化）
可读性
高（逻辑分步清晰）
中（需理解生成式结构）
调试难度
易调试（可逐行检查变量）
难调试（无法逐步跟踪）
  • 列表生成式适用场景：
    1、简单数据生成：如生成矩阵、坐标、笛卡尔积等结构化的数据； 
    2、快速过滤数据：结合条件语句筛选嵌套结构中的元素； 
    3、代码简洁性优先的场景：需要快速实现且逻辑简单时使用；
  • 传统嵌套循环适合：
    1、复杂逻辑处理：如需要中间变量、循环内外混合操作；
"""处理多层列表"""
b = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 将列表b中的元素，是偶数的挑选出来
# 定义一个空列表
c = []
for i in b:
    temp = []
for j in i:
if j % 2 == 0:
            temp.append(j)
    c.append(temp)
print(c)

# 运行结果：[[2], [4, 6], [8]]

   2、调试要求高：需要逐步检查循环中的变量状态时；  

     3、多层循环嵌套（3层以上）：生成式多层嵌套循环可读性差，传统循环更加清晰；

"""列表生成式：生成四维坐标"""
d = [
    (x, y, z, j)
for x inrange(1,3)
for y inrange(1,3)
for z inrange(1,3)
for j inrange(1,3)
]
print(d)

"""传统方式"""
d = []
for x inrange(1,3):
for y inrange(1,3):
for z inrange(1,3):
for j inrange(1,3):
                d.append((x, y, z, j))
print(d)

# 由比较可知，传统方式更具可读性
  • 输出完美的九九乘法表：
"""九九乘法表"""
# 传统方式
for i inrange(1,10):
for j inrange(1, i+1):
print(f"{j} * {i} = {i*j:2}", end = "  ")
print()
**输出结果**：
1 * 1 =  1
1 * 2 =  22 * 2 =  4
1 * 3 =  32 * 3 =  63 * 3 =  9
1 * 4 =  42 * 4 =  83 * 4 = 124 * 4 = 16
1 * 5 =  52 * 5 = 103 * 5 = 154 * 5 = 205 * 5 = 25
1 * 6 =  62 * 6 = 123 * 6 = 184 * 6 = 245 * 6 = 306 * 6 = 36
1 * 7 =  72 * 7 = 143 * 7 = 214 * 7 = 285 * 7 = 356 * 7 = 427 * 7 = 49
1 * 8 =  82 * 8 = 163 * 8 = 244 * 8 = 325 * 8 = 406 * 8 = 487 * 8 = 568 * 8 = 64
1 * 9 =  92 * 9 = 183 * 9 = 274 * 9 = 365 * 9 = 456 * 9 = 547 * 9 = 638 * 9 = 729 * 9 = 81
  1. 外层循环 (i)
    • for i in range(1, 10)
       控制乘法表的行数
    • 变量i表示乘法表中的第二个乘数（即"*"号后面的数字）
    • 范围1-9对应乘法表的9行
  2. 内层循环 (j)
    • for j in range(1, i + 1)
       控制每行输出的列数
    • 变量j表示乘法表中的第一个乘数（即"×"号前面的数字）
    • 每行的列数等于当前行号（第1行1列，第2行2列...第9行9列）
  3. 格式化输出
    • j×i=
       显示乘法表达式
    • {i*j:2}
       将乘积格式化为2位宽度，实现右对齐
    • f"{j}*{i}={i*j:2}"
       使用f-string格式化字符串
    • end=" "
       指定每个乘法式后跟两个空格（不换行）
  4. 换行控制
    • print()
       在内层循环结束后执行，实现每行输出后的换行

高级的写法：

"""高级的写法"""
for i inrange(1, 10):
# 列表生成式完成
    row = [f"{j} x {i} = {i*j:3}"for j inrange(1, i + 1)]
# 使用join来将每行的表达式用三个空格连接，确保末尾无多余的空格
print("   ".join(row))

语法解释： 

1、外层循环（i）：控制行数，从1到9； 

2、内层循环（j）：控制每行的列数，从1到当前行号i； 

3、列表生成式：生成每行的所有乘法表达式，格式为j * i = 结果，使其结果右对齐三位（i * j : 3）； 

4、字符串拼接：使用join方法将每行的表达式用三个空格连接，确保对齐且无多余的空格； 

5、打印输出：每生成一行立即打印，保持格式整齐；    

六、列表的总结

  1、Python列表方法主要用于动态修改、查询和操作列表。掌握这些方法可以高效处理列表数据。注意区分原地操作（如 sort()）与非原地操作（如 sorted() 函数）;   

    2、列表生成式与传统Python程序的写法对比，优缺点；

场景传统方式列表生成式核心优势
基本遍历
for + append[x for x in iterable]
代码更短，执行更快
条件过滤
for + if + append[x for x in iterable if cond]
逻辑更清晰
嵌套循环
多层 for
[x for a in A for b in B]
减少嵌套，代码紧凑
字符串处理
for + append[s.upper() for s in strings]
减少临时变量
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