Una list comprehension di Python crea una nuova lista da qualsiasi iterabile in un’unica riga leggibile. Invece di creare una lista vuota, scorrerla e chiamare append, descrivi il risultato che vuoi.

Questa guida va dallo schema di base ai filtri, ai cicli annidati e ai tempi che abbiamo misurato noi stessi. Se Python è nuovo per te, parti dal nostro tutorial Python per principianti (in inglese) e mantieni l’ambiente in ordine con la guida agli ambienti virtuali (in inglese).

Sintassi della list comprehension in Python

Leggila da sinistra a destra: l’espressione dice com’è ogni nuovo elemento, la parte for dice da dove arrivano gli elementi.

squares = [x * x for x in range(6)]
print(squares)          # [0, 1, 4, 9, 16, 25]

names = [" Hi ", "  QA "]
clean = [n.strip().lower() for n in names]
print(clean)            # ['hi', 'qa']

Lo stesso risultato con un ciclo richiede tre righe in più. Quel risparmio è il punto, purché la riga resti facile da leggere.

Filtrare gli elementi con una condizione

Aggiungi un if dopo il ciclo per tenere solo gli elementi che superano la condizione.

evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens)            # [0, 2, 4, 6, 8]

List comprehension in Python con if-else

Quando vuoi un valore per ogni elemento, metti l’if-else prima del for. È la parte in cui i principianti sbagliano di più, perché un else finale è un errore di sintassi.

labels = ["even" if x % 2 == 0 else "odd" for x in range(4)]
print(labels)           # ['even', 'odd', 'even', 'odd']

Cicli annidati e appiattimento

Più clausole for si leggono nello stesso ordine dei cicli annidati. Usale per appiattire una lista di liste o per formare coppie.

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
flat = [n for row in matrix for n in row]
print(flat)             # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

pairs = [(x, y) for x in range(1, 3) for y in "ab"]
print(pairs)            # [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')]

Per trasporre la matrice, annida una comprehension dentro un’altra: [[r[i] for r in matrix] for i in range(3)] restituisce [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]. Due livelli sono il limite pratico prima che la leggibilità cali.

Forme per dizionario, insieme e generatore

Cambia le parentesi e la stessa idea crea altri tipi.

lengths = {w: len(w) for w in ["pip", "venv", "uv"]}   # {'pip': 3, 'venv': 4, 'uv': 2}
unique  = {len(w) for w in ["pip", "venv", "uv", "git"]}  # {2, 3, 4}
total   = sum(x * x for x in range(1_000_000))           # generator, no list

Confronta i tipi stessi nella nostra guida a liste, tuple, insiemi e dizionari (in inglese).

Velocità e memoria: cosa abbiamo misurato

Abbiamo cronometrato ogni versione su Python 3.13.6 con 100.000 interi, prendendo il migliore di cinque esecuzioni. I tuoi numeri saranno diversi, ma l’ordine è stabile.

La comprehension batte chiaramente il ciclo con append, ma il divario si riduce quando la maggior parte del tempo se ne va nella condizione. Per la memoria, una lista di un milione di interi raddoppiati ha occupato circa 8,4 MB, mentre l’oggetto generatore equivalente era di 200 byte, perché produce i valori uno alla volta.

Quando non usare una list comprehension

• Ti servono solo effetti collaterali, come stampare o salvare. Usa un ciclo normale: una comprehension creerebbe una lista inutile.
• La logica ha più passaggi. Se ti serve una seconda variabile o un try, scrivi un ciclo o una piccola funzione.
• I dati sono enormi. Usa un’espressione generatrice così Python non tiene l’intera lista in memoria.
• Servono più di due clausole for. Dividila in passaggi con nome per chi leggerà dopo.

Conclusioni

Usa una list comprehension di Python quando una riga breve dice esattamente ciò che intendi, e un ciclo quando non è così. Parti dallo schema di base, aggiungi un filtro e poi esercitati con la forma if-else finché l’ordine non ti viene naturale.

Domande frequenti

Continua a imparare (articoli in inglese)