引言
在 Python 编程中，循环语句是控制流程的核心工具。传统 for 循环虽然直观，但在处理大数据时往往面临性能瓶颈。本文将深入解析 Python 推导式（列表/字典/集合推导式）的底层实现机制，结合 CPython 解释器的编译流程，揭示其性能优势的本质。推导式（Comprehensions）以其简洁的语法和高效的性能成为必备技能。
本文将深入 CPython 解释器内部，结合 3.12 版本最新特性，揭示列表推导式、生成器表达式等结构的实现细节，为开发者呈现一份权威的底层实现指南。
一、推导式家族全解析
1.1 基础语法对比
# 列表推导式（支持嵌套过滤）
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
squared_evens = [x**2 for row in matrix for x in row if x % 2 == 0 if x > 3]
# 字典推导式（支持条件映射）
price_map = {fruit: cost for fruit, cost in prices.items() if cost > 1.0 if fruit.startswith('a')}
# 集合推导式（去重优化）
unique_chars = {c for word in 'hello world' for c in word if c in 'aeiou'}
# 生成器表达式（惰性求值）
sum_gen = sum(x**2 for x in range() x % == )
