我有以下用例：
[(x, f(x)) for x in list_x if f(x) == cond(x)]
在列表理解之上，我认为 f(x) 调用了两次？如何避免这种情况并捕获 f(x) 的值，以便仅调用一次 f(x)。
我想，简单的解决方法是将上面的列表推导转换为 for 循环，但我很好奇是否可以使用列表推导有效地完成。
【问题讨论】：
标签： python list if-statement list-comprehension
您可以使用嵌套生成器表达式只调用一次函数：
[(x, fx) for (x, fx) in ((x, f(x)) for x in list_x) if fx == cond(x)]
生成器表达式以同步方式迭代以生成(x, fx) 元组用于列表理解。
如果您觉得这对读者来说更容易，您可以先将生成器表达式拆分为一个单独的名称：
mapped_x = ((x, f(x)) for x in list_x)
filtered_x = [(x, fx) for (x, fx) in mapped_x if fx == cond(x)]
重申这一点：生成器表达式是惰性执行的；对于for ... in mapped_x 循环中的每一步，表达式中的for 循环将逐步推进。
演示：
>>> list_x = range(5)
>>> f = lambda x: print('f({!r})'.format(x)) or (x ** 2 - 1)
>>> cond = lambda x: print('cond({!r})'.format(x)) or x % 2 == 0
>>> mapped_x = ((x, f(x)) for x in list_x)
>>> [(x, fx) for (x, fx) in mapped_x if fx == cond(x)]
f(0)
cond(0)
f(1)
cond(1)
f(2)
cond(2)
f(3)
cond(3)
f(4)
cond(4)
[(1, 0)]
注意f(x) 是如何只调用一次的，然后立即检查条件。
这有多高效取决于f(x) 调用的成本；生成器表达式作为单独的函数框架执行，解释器将在两个框架之间切换（列表推导的循环也是框架对象）。
如果 f(x) 是一个 Python 函数，那么您已经赢了，因为您现在将创建的函数框架对象的数量减半（每个 f(x) 调用也会创建一个框架对象，而创建这些框架对象的成本相对较高）。对于 C 函数，您应该使用 timeit module 创建一些试运行，以查看对于您预期的列表大小来说哪个更快。
【讨论】：
如果不想两次调用f，可以先将f应用到列表中
[a for a in map(lambda x: (x, f(x)), list_x) if a[1] == cond(x)]
【讨论】：
lambda 会显着减慢速度（创建和弹出函数框架对象 N 次，列表长度为 N）。
significantly。并不是说我不信任你。
timeit，或查看Python Function calls are really slow
过滤器将是一种干净的方式。它将评估传递的函数，如果它返回 true，它将保留元素，否则，不。
print (list(filter(lambda x: x[1] == cond(x[0]), [(x, f(x)) for x in list_x])))
【讨论】：