我经常想按照以下方式编写 Python 列表推导式:
nearbyPoints = [(n, delta(n,x)) for n in allPoints if delta(n,x)<=radius]
我希望这可以提供一些背景，解释为什么我想要这样做，但有时每个元素需要计算/比较多个值：
newlist = [(x,f(x),g(f(x))) for x in bigList if f(x)<p and g(f(x))<q]
所以我有两个问题：
newList = [(x,a=f(x),b=g(a)) for x in bigList if a<p and b<q]
但那个不起作用。不支持这种语法有没有一个很好的理由？能否通过像这样的东西来完成？或者我只需要使用多个列表推导式或for循环吗？
:=，它既赋值给变量，同时也将被赋的值作为结果返回。根据@MartijnVanAttekum的回答，我建议在项目中使用它之前等待一年左右，因为Python 3.6和3.7仍然很流行，但它比我下面提出的别名建议更好。
我有一个hack可以在列表/字典推导式中创建别名。你可以使用for alias_name in [alias_value]的技巧。例如，您有这个昂贵的函数：
def expensive_function(x):
print("called the very expensive function, that will be $2")
return x*x + x
还有一些数据：
data = [4, 7, 3, 7, 2, 3, 4, 7, 3, 1, 1 ,1]
接下来，您想对每个元素应用昂贵的函数，并基于它进行过滤。您需要执行以下操作：
result = [
(x, expensive)
for x in data
for expensive in [expensive_function(x)] #alias
if expensive > 3
]
print(result)
第二个for循环只会遍历长度为1的列表，实际上将其变成了一个别名。输出结果将显示昂贵的函数被调用了12次，每个数据元素恰好一次。尽管如此，函数的结果被使用的次数最多是两次，一次用于过滤器，一次可能用于输出。
请始终确保像我这样使用多行来布置这样的推导式，并在别名所在的行后附加#alias。如果您使用别名，则推导式会变得非常复杂，您应该帮助未来的代码读者理解您正在做什么。这不是 Perl，你知道的;)
为了完整起见，输出：
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
called the very expensive function, that will be $2
[(4, 20), (7, 56), (3, 12), (7, 56), (2, 6), (3, 12), (4, 20), (7, 56), (3, 12)]
关于问题#1，是的，它们将被多次评估。
关于问题#2，处理方法是在不同的推导式中进行计算和过滤：
简化版：
[(x,fx,gx) for (x,fx,gx) in ((x,fx,g(fx)) for (x,fx) in ((x,f(x)) for x in bigList) if fx < p) if gx<q]
为了更容易理解，这里提供了更详细的版本：
[(x,f,g) for (x,f,g) in
((x,f,g(f)) for (x,f) in
((x,f(x)) for x in bigList)
if f < p)
if g<q]
f和g函数（对于每个f(x)值不是<p的情况，永远不会调用g，并且对于bigList中的每个值，f只会被调用一次）。
如果您喜欢，您也可以通过使用中间变量来获得更整洁的代码：a = ( (x,f(x)) for x in bigList )
b = ( (x,fx,g(fx)) for (x,fx) in a if fx<p )
results = [ c for c in b if c[2] < q ] # faster than writing out full tuples
a和b使用生成器表达式，这样它们就不必实际实例化列表，并且只在需要时被评估。
# First example
def getNearbyPoints(x, radius, points):
"""Yields points where 'delta(x, point) <= radius'"""
for p in points:
distance = delta(p, x)
if distance <= radius:
yield p, distance
nearbyPoints = list(getNearbyPoints(x, radius, allPoints))
# Second example
def xfg(data, p, q):
"""Yield 3-tuples of x, f(x), g(f(x))"""
for x in data:
f = f(x)
if f < p:
g = g(f)
if g < q:
yield x, f, g
newList = list(xfg(bigList, p, q))
2021更新
difference作为对delta()所计算结果的别名:nearbyPoints = [(n, difference) for n in allPoints if (difference := delta(n,x)) <= radius]
参考: PEP 572
如果在表达式中（包括列表推导式）两次调用一个函数，它将被真正地调用两次。Python无法知道你的函数是纯函数还是过程型函数。它会在你告诉它的情况下调用它，即在这种情况下调用两次。
在列表推导式中无法给变量赋值，因为在Python中，赋值是语句而不是表达式。
听起来你应该使用完整的循环而不是列表推导式。
for (x, f(x)) in ((x, f(x)) for x in bigList) if f(x) < p。 - Ramin Melikov