入門
私たちは、「ラムダ操作、フィルター、削減し、マップ」を学んだが、マップ、フィルタ、削減、lamdbaに対する最後の章では、グイド・ヴァンロッサムは、再帰構造のリスト（リストの内包）を好みます。この章では、基本的な機能の再帰的なリスト構造（リストの内包表記）をカバーします。
再帰構造リスト（リストの内包表記）はPythonの2.0で来るように追加されます。本質的に、それはPythonのタグセットを実現するための周知の数学実施形態です。
数学的には、自然数の正方形である：{X2 | X∈ℕ}または複数：{（X、Y）| X∈ℤ∧Y∈ℤ}。
Pythonでは、再帰構造のリスト（リストの内包は）定義のリストで、エレガントな方法を作成し、これらのリストは、通常、いくつかの制約のコレクションではなく、すべてのケースのセットを持っています。
機能マップ（）、フィルタ（）、および（減らす）、再帰構造のリスト（リストの内包表記）の場合は、ラムダのための完全な代替品です。ほとんどの人にとって、再帰構造のリスト（リスト内包表記）文法は人によって把握することが容易です。
配ります
lamdbaとマップでは（）この章では、我々は華氏値とその逆関数に摂氏の値を変換するマップ（）関数を設計しました。リスト（リストの内包表記）との再帰構造は、そのようとして表されます：
>>> Celsius = [39.2, 36.5, 37.3, 37.8]
>>> Fahrenheit = [ ((float(9)/5)*x + 32) for x in Celsius ]
>>> print Fahrenheit
[102.56, 97.700000000000003, 99.140000000000001, 100.03999999999999]
>>> 以下の再帰構造のリスト（リストの内包）は、ピタゴラスのトリプルを作成しました：
>>> [(x,y,z) for x in range(1,30) for y in range(x,30) for z in range(y,30) if x**2 + y**2 == z**2]
[(3, 4, 5), (5, 12, 13), (6, 8, 10), (7, 24, 25), (8, 15, 17), (9, 12, 15), (10, 24, 26), (12, 16, 20), (15, 20, 25), (20, 21, 29)]
>>> クロス製品の二組：
>>> colours = [ "red", "green", "yellow", "blue" ]
>>> things = [ "house", "car", "tree" ]
>>> coloured_things = [ (x,y) for x in colours for y in things ]
>>> print coloured_things
[('red', 'house'), ('red', 'car'), ('red', 'tree'), ('green', 'house'), ('green', 'car'), ('green', 'tree'), ('yellow', 'house'), ('yellow', 'car'), ('yellow', 'tree'), ('blue', 'house'), ('blue', 'car'), ('blue', 'tree')]
>>> （A）一覧理解を使用する利点
理解のPythonのリスト理解する前に、我々は次の例のように、forループを使用してリストを作成するために使用されています。
数値範囲=（10）
my_listという= []
数の数について：
my_list.append（数*番号）
印刷（my_listという）
しかし、Pythonで、私たちはより簡潔なリストを作成して、より読みやすい方法が一覧理解です。
my_listという= [数字で番号の数*番号]
また、マップリスト理解プラスラムダと、上記の機能を実現することができます。
my_listという=マップ（ラムダA：*、数字）
マップ機能に加えて、コードセグメントと同様、上記の3つの機能は、イテレータを返しますが、読みやすさは、リスト理解最良であります
（B）より複雑リスト理解の一部
（1）決意の条件に加え一覧理解場合：
my_listという= [数の数の番号であれば数％2 == 0]
（2）複数の次元のための複数を含んでいてもよいです
色= [ 'ブラック'、 'ホワイト'] サイズ= [ 'S'、 'M'、 'L'] 【サイズの大きさの色で色の（色、サイズ）] Tシャツ=
（三）辞書/設定読解
リスト理解と同様に、私たちは辞書とセットの操作をすることができます：
我々は、次の2つのリストがあるとします。
名前= [ 'ブルース'、 'クラーク'、 'ピーター'、 'ローガン'、 'ウェイド'] ヒーロー= [ 'バットマン'、 'スーパーマン'、 'スパイダーマン'、 'ウルヴァリン'、 'デッドプール']
私たちは、使用する2つの組み込みのイテレータは（名前、ヒーローを）ジップ備える上記のタプルにパックの機能リストのzip、ループの次のと：
（ 'ブルース'、 'バットマン'） （ 'クラーク'、 'スーパーマン'） （ 'ピーター'、 'スパイダーマン'） （ 'ローガン'、 'ウルヴァリン'） （ 'ウェイド'、 'デッドプール'）
その後、次のコードを辞書を生成するための上記ループイテレータ場合：
my_dict = []
名前のため、郵便番号の英雄（名前、ヒーローズ）：
my_dict [名] =ヒーロー
印刷（my_dict）
辞書理解同等のが、このコードで：
my_dict = {名：名の主人公、ZIPに主人公（名前、ヒーロー）}
印刷（my_dict）
それは、より簡潔ではないですか？また、セットの理解があります。
番号= [1、1、2、2、2、3、4、5]
my_set = {数字で番号の数}
印刷（my_set）
（四）ジェネレータ理解
ジェネレータ式は、リストまたは他の配列タイプに比べて、それはリスト理解構文で、一度だけ値を出力する非常に似ているではなく、[]、および使用（）ので、メモリを節約します
例えば、我々は文字のASCIIコード・シーケンスを見つけます：
文字= 'ABCDEFG'
genexp_1etters =（ORD文字の文字のための（手紙））
genexp_1ettersの文字のために：
印刷（文字）
ASCIIコードプログラムの出力ABCDEF 65--71。
再帰的構成ジェネレータ（発電理解）
再帰的なコンフィギュレーション・ジェネレータ（発電機の理解）のpython2.6で導入されています。彼らは、元の再帰構造のリスト（リストの内包表記）のようなその文法と作業が非常に多く、加えて、括弧で囲まれたシンプルな表現を生成しますが、再帰構造の発電機（ジェネレータの理解）されていますこれは、リストの代わりに発電機を返します。
>>> x = (x **2 for x in range(20))
>>> print(x)
at 0xb7307aa4>
>>> x = list(x)
>>> print(x)
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361]いくつかのより高度な例
100エラトステネスのふるい（エラトステネスのふるい）を計算素数1を使用して：
>>> noprimes = [j for i in range(2, 8) for j in range(i*2, 100, i)]
>>> primes = [x for x in range(2, 100) if x not in noprimes]
>>> print primes
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
>>> 我々は素数の任意の数nのリストを計算することができるように、我々は、前の例に多くの一般的なフォーマットを記述します。
>>> from math import sqrt
>>> n = 100
>>> sqrt_n = int(sqrt(n))
>>> no_primes = [j for i in range(2,sqrt_n) for j in range(i*2, n, i)]私たちは、コンテンツno_primesを見れば、あなたは問題を見つけるでしょう。このリスト内の繰り返し要素がたくさんあります：
>>> no_primes
[4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56, 60, 64, 68, 72, 76, 80, 84, 88, 92, 96, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 70, 77, 84, 91, 98, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81, 90, 99]
>>>この耐え難い問題はセット（セット読解）の再帰構造に解決されるだろう、我々は次のセクションで説明します
再帰的な工事セット（セット理解）
セット（セット読解）と再帰構造のリスト（リストの内包）の再帰的な構造は非常に似ていますが、代わりに返されるリストのコレクションです。構文的には、我々は、コレクションを作成する代わりに、角括弧の中括弧を使用します。セット（セット読解）の再帰的な構造は、前のセクションで問題を解決するための正しい方法です。私たちは非素数無重複要素のセットを作成することができます。
>>> from math import sqrt
>>> n = 100
>>> sqrt_n = int(sqrt(n))
>>> no_primes = {j for i in range(2,sqrt_n) for j in range(i*2, n, i)}
>>> no_primes
{4, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 22, 24, 25, 26, 27, 28, 30, 32, 33, 34, 35, 36, 38, 39, 40, 42, 44, 45, 46, 48, 49, 50, 51, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 60, 62, 63, 64, 65, 66, 68, 69, 70, 72, 74, 75, 76, 77, 78, 80, 81, 82, 84, 85, 86, 87, 88, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 98, 99}
>>> primes = {i for i in range(n) if i not in no_primes}
>>> print(primes)
{0, 1, 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97}
>>> 再帰関数素数を使用して計算
次のPythonスクリプトは、彼の関数は、nの平方根に、より品質の数を確認することが完全に可能である、素数を作成するために、再帰関数を使用しています。
from math import sqrt
def primes(n):
if n == 0:
return []
elif n == 1:
return [1]
else:
p = primes(int(sqrt(n)))
no_p = {j for i in p for j in range(i*2, n, i)}
p = {x for x in range(2, n) if x not in no_p}
return p
print(primes(40))
