List comprehension trong Python tạo danh sách mới từ bất kỳ iterable nào chỉ trong một dòng dễ đọc. Thay vì tạo danh sách rỗng, lặp qua rồi gọi append, bạn mô tả kết quả mình muốn.

Hướng dẫn này đi từ mẫu cơ bản đến bộ lọc, vòng lặp lồng nhau và thời gian do chính chúng tôi đo. Nếu bạn mới học Python, hãy bắt đầu với hướng dẫn Python cho người mới (tiếng Anh) và giữ môi trường gọn gàng với hướng dẫn môi trường ảo (tiếng Anh).

Cú pháp list comprehension trong Python

Hãy đọc từ trái sang phải: biểu thức cho biết mỗi phần tử mới trông thế nào, phần for cho biết các phần tử đến từ đâu.

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']

Cùng kết quả đó nếu dùng vòng lặp sẽ cần thêm ba dòng. Sự gọn gàng đó chính là mục đích, miễn là dòng lệnh vẫn dễ đọc.

Lọc phần tử bằng điều kiện

Thêm if sau vòng lặp để chỉ giữ lại những phần tử thỏa điều kiện.

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

List comprehension trong Python với if-else

Khi bạn muốn có một giá trị cho mọi phần tử, hãy đặt if-else trước for. Đây là chỗ người mới hay sai nhất, vì else đặt ở cuối là lỗi cú pháp.

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

Vòng lặp lồng nhau và làm phẳng

Nhiều mệnh đề for được đọc theo cùng thứ tự với các vòng lặp lồng nhau. Dùng chúng để làm phẳng danh sách các danh sách hoặc ghép cặp.

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')]

Để chuyển vị ma trận, hãy lồng một comprehension vào trong comprehension khác: [[r[i] for r in matrix] for i in range(3)] cho kết quả [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]. Hai cấp là giới hạn thực tế trước khi khả năng đọc giảm sút.

Dạng dictionary, set và generator

Đổi dấu ngoặc là cùng ý tưởng đó tạo ra các kiểu dữ liệu khác.

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

So sánh chính các kiểu dữ liệu trong hướng dẫn của chúng tôi về list, tuple, set và dictionary (tiếng Anh).

Tốc độ và bộ nhớ: những gì chúng tôi đo được

Chúng tôi đo từng cách trên Python 3.13.6 với 100.000 số nguyên, lấy kết quả tốt nhất trong năm lần chạy. Số của bạn sẽ khác, nhưng thứ tự thì ổn định.

Comprehension vượt rõ rệt vòng lặp append, nhưng khoảng cách thu hẹp khi phần lớn thời gian dành cho điều kiện. Về bộ nhớ, danh sách một triệu số nguyên đã nhân đôi chiếm khoảng 8,4 MB, trong khi đối tượng generator tương đương chỉ 200 byte vì nó tạo từng giá trị một.

Khi nào không nên dùng list comprehension

• Bạn chỉ cần tác dụng phụ như in hoặc lưu. Hãy dùng vòng lặp thường; comprehension sẽ tạo ra một danh sách vô ích.
• Logic có nhiều bước. Nếu cần biến thứ hai hoặc try, hãy viết vòng lặp hoặc một hàm nhỏ.
• Dữ liệu rất lớn. Dùng generator expression để Python không giữ toàn bộ danh sách trong bộ nhớ.
• Cần hơn hai mệnh đề for. Hãy chia thành các bước có tên cho người đọc sau.

Lời kết

Hãy dùng list comprehension trong Python khi một dòng ngắn nói đúng điều bạn muốn, và dùng vòng lặp khi không. Bắt đầu với mẫu cơ bản, thêm một bộ lọc, rồi luyện dạng if-else cho đến khi thứ tự trở nên tự nhiên.

Câu hỏi thường gặp

Tiếp tục học (bài viết tiếng Anh)