Python list comprehension tworzy nową listę z dowolnego obiektu iterowalnego w jednej czytelnej linii. Zamiast tworzyć pustą listę, przechodzić po danych i wywoływać append, opisujesz wynik, który chcesz uzyskać.

Ten poradnik prowadzi od podstawowego wzorca przez filtry i zagnieżdżone pętle po czasy, które zmierzyliśmy sami. Jeśli Python jest dla Ciebie nowy, zacznij od naszego kursu Pythona dla początkujących (po angielsku) i dbaj o porządek w środowisku dzięki poradnikowi o środowiskach wirtualnych (po angielsku).

Składnia list comprehension w Pythonie

Czytaj od lewej do prawej: wyrażenie mówi, jak wygląda każdy nowy element, a część for — skąd elementy pochodzą.

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']

Ten sam wynik z pętlą wymaga trzech dodatkowych linii. Na tym polega oszczędność, o ile linia pozostaje łatwa do czytania.

Filtrowanie elementów warunkiem

Dodaj if po pętli, aby zostawić tylko elementy spełniające warunek.

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

Python list comprehension z if-else

Gdy chcesz mieć wartość dla każdego elementu, umieść if-else przed for. To najczęstsze potknięcie początkujących, bo else na końcu jest błędem składni.

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

Zagnieżdżone pętle i spłaszczanie

Kilka klauzul for czyta się w tej samej kolejności co zagnieżdżone pętle. Użyj ich do spłaszczenia listy list lub tworzenia par.

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')]

Aby transponować macierz, zagnieźdź jedno comprehension w drugim: [[r[i] for r in matrix] for i in range(3)] daje [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]. Dwa poziomy to praktyczna granica, zanim czytelność spadnie.

Formy słownika, zbioru i generatora

Zmień nawiasy, a ten sam pomysł tworzy inne typy.

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

Same typy porównasz w naszym poradniku o listach, krotkach, zbiorach i słownikach (po angielsku).

Szybkość i pamięć: co zmierzyliśmy

Zmierzyliśmy każdą wersję w Pythonie 3.13.6 na 100 000 liczb całkowitych, biorąc najlepszy wynik z pięciu uruchomień. Twoje liczby będą inne, ale kolejność jest stabilna.

Comprehension wyraźnie wygrywa z pętlą z append, ale różnica maleje, gdy większość czasu pochłania warunek. Pod względem pamięci lista miliona podwojonych liczb zajęła około 8,4 MB, a odpowiadający jej generator tylko 200 bajtów, ponieważ tworzy wartości po jednej.

Kiedy nie używać list comprehension

• Potrzebujesz tylko efektów ubocznych, takich jak wypisywanie lub zapis. Użyj zwykłej pętli; comprehension zbudowałoby bezużyteczną listę.
• Logika ma kilka kroków. Jeśli potrzebujesz drugiej zmiennej lub try, napisz pętlę albo małą funkcję.
• Dane są ogromne. Użyj wyrażenia generatora, aby Python nie trzymał całej listy w pamięci.
• Potrzeba więcej niż dwóch klauzul for. Podziel na nazwane kroki dla kolejnego czytelnika.

Podsumowanie

Używaj Python list comprehension, gdy krótka linia dokładnie wyraża to, co chcesz, a pętli, gdy tak nie jest. Zacznij od podstawowego wzorca, dodaj jeden filtr, a potem ćwicz formę if-else, aż kolejność stanie się naturalna.

Najczęściej zadawane pytania

Ucz się dalej (artykuły po angielsku)