PYTHON列表解析和生成器表达式
1.列表解析：
列表解析，List comprehensions，源自函数式编程语言Haskell，是一个非常有用、简单灵活的工具，可以用来动态创建列表。
列表解析的语法：
[expr for iter_var in iterable]
虽然python中内建函数map()和filter()，lambda等支持函数式编程特征，但是列表解析表达式可以取代内建的这些函数以及lambda，且效率更高。
例如，生成一些平方数。
可以使用map()和lambda：
>>> map(lambda x: x ** 2, range(10))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
也可以使用列表解析来替换：
>>> [x ** 2 for x in range(10)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
使用列表解析，只有一次调用range()，而先前的语句有三次函数调用（range()、map()和lambda）。
另外列表解析还提供了过滤条件，加上if语句：
[expr for iter_var in iterable if cond_expr]
例如，筛选出奇数的平方：
>>> filter(lambda x: (x % 2) ** 2, seq)
[1, 9, 25, 49, 81]
也可以使用列表解析来完成：
>>> [x ** 2 for x in range(10) if x % 2]
[1, 9, 25, 49, 81]
还可以使用列表解析进行嵌套循环：
>>> [(x+1,y+3) for x in range(2) for y in range(3)]
[(1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 3), (2, 4), (2, 5)]
还有更多的例子不在此列举了。
2.生成器表达式：
生成器表达式是列表解析的一个扩展。列表解析的不足之处是需要生成所有数据，用以创建整个列表，在有大量数据的情况下，会占用更多的内存空间。
生成器表达式通过结合列表解析和生成器解决了整个问题。
生成器是特定的函数，允许返回一个值，然后“暂停”代码的执行，稍后恢复，使用关键字yield。
生成器表达式，并不真正创建列表，而是返回一个生成器，生成器表达式使用了延迟计算，使得内存使用上更有效。
语法格式：
(expr for iter_var in iterable if cond_expr)
生成器表达式和列表解析格式很相似，只不过生成器表达式返回的是一个生成器。
>>> g = (x ** 2 for x in range(10))
>>> g
