ما هي list comprehensions؟

Question

Accepted Answer

**list comprehension** هي طريقة موجزة وسهلة القراءة لبناء قائمة عن طريق تحويل و/أو تصفية عنصر قابل للتكرار في تعبير واحد — وهي البديل المفضل في Python بدلاً من حلقة `for` التي تضيف عناصر إلى قائمة.

## الصيغة الأساسية

```python
# the loop way:
squares = []
for n in range(5):
    squares.append(n ** 2)

# the comprehension way — same result, one line
squares = [n ** 2 for n in range(5)]   # [0, 1, 4, 9, 16]
#          └expr──┘ └──for clause───┘
```

اقرأها على أنها "مربع n، لكل n في range(5)." إنها أكثر إيجازاً وغالباً ما تكون أسرع من الحلقة اليدوية.

## إضافة مرشح (if)

```python
# keep only even numbers
evens = [n for n in range(10) if n % 2 == 0]   # [0, 2, 4, 6, 8]

# transform AND filter together
result = [n * 2 for n in range(10) if n % 2 == 0]  # [0, 4, 8, 12, 16]
```

## تعبير شرطي في الناتج

```python
# if/else goes BEFORE the for (it's part of the expression, not a filter)
labels = ["even" if n % 2 == 0 else "odd" for n in range(4)]
# ["even", "odd", "even", "odd"]
```

## Comprehensions لأنواع أخرى

```python
{x ** 2 for x in range(5)}             # set comprehension → {0, 1, 4, 9, 16}
{k: v for k, v in pairs}               # dict comprehension
(x ** 2 for x in range(5))             # generator expression — LAZY, memory-efficient
```

تبني نفس الصيغة sets و dicts؛ مع الأقواس تصبح **generator expression** التي تنتج القيم بطريقة كسولة (بدون قائمة كاملة في الذاكرة — رائعة للبيانات الكبيرة).

## متى لا تستخدمها

```python
# ❌ deeply nested / complex logic → a regular loop is more readable
matrix = [[row[i] for row in data] for i in range(cols)]  # OK, but don't over-nest
```

حافظ على comprehensions بسيطة؛ إذا احتاجت إلى حلقات متداخلة متعددة أو شروط معقدة، فحلقة عادية أوضح.

## لماذا تأتي بأهمية

list comprehensions هي الطريقة الأساسية في Python — موجزة وسهلة القراءة وغالباً ما تكون أسرع من الحلقات المكافئة، وتُستخدم باستمرار لتحويل وتصفية البيانات.

إتقان هذه الطريقة (بالإضافة إلى متغيراتها من set/dict/generator، و lazy generator expression للبيانات الكبيرة) ضروري لكتابة كود Python idiomatic.

معرفة متى تستخدمها (تحويلات/تصفيات بسيطة) مقابل حلقة عادية (منطق معقد) هي علامة الكود النظيف وسهل القراءة.