Co jsou list comprehensions?

Question

Accepted Answer

**list comprehension** je stručný a čitelný způsob, jak vytvořit seznam transformací a/nebo filtrováním iterovatelného prvku v jednom výrazu — idiomatická Python alternativa k `for` smyčce, která přidává prvky do seznamu.

## Základní syntaxe

```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───┘
```

Čtěte to jako "čtverec n, pro každé n v range(5)." Je to stručnější a často rychlejší než ručná smyčka.

## Přidání filtru (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]
```

## Podmíněný výraz na výstupu

```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 pro jiné typy

```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
```

Stejná syntaxe vytváří sets a dicts; se závorkami se stává **generator expression**, která vyrábí hodnoty líně (žádný úplný seznam v paměti — skvělé pro velká data).

## Kdy je nepoužívat

```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
```

Zachovejte comprehensions jednoduché; pokud potřebují více vnořených smyček nebo složitých podmínek, je běžná smyčka jasnější.

## Proč na tom záleží

List comprehensions jsou quintessentially "Pythonic" — stručné, čitelné a často rychlejší než ekvivalentní smyčky, používané neustále pro transformaci a filtrování dat.

Ovládnutí jich (plus jejich varianty set/dict/generator a lazy generator expression pro velká data) je nezbytné pro psaní idiomatického Pythonu.

Znalost toho, kdy je používat (jednoduché transformace/filtry) versus běžnou smyčku (složitá logika), je znakem čistého a čitelného kódu.