[Python] лево-право в итераторе - Узором созвездий по мантии ночи

Смотрим обычный вложенный цикл:

for i in list1:
    for j in list2:
        result.append(value(i, j))

Теперь запишем это в одну строку (синтаксис не питоновский):

for i in list1 for j in list2 result.append(value(i, j))

А теперь превратим в list comprehension:

result = [value(i, j) for i in list1 for j in list2]

Сразу ясно, что за цикл слева и справа, снаружи и внутри.

(Ответить) (Thread)

Вот в том-то и дело, что ты value(i,j) переносишь с хвоста в начало, а циклы не переносишь.
А вот тебе иной подход.
Берём, допустим list comprehension по одной строке row:
[value(row, col) for col in xrange(max_col)]
Теперь хотим сделать такое со всеми строками:
[[value(row, col) for col in xrange(max_col)] for row in xrange(max_row)]
Но это у нас будет список списков. А если хотим просто один список получить (но в том же порядке, внешний цикл по строкам)? Да, можно воспользоваться иным средством, например itertools.chain. Но было бы удобно и наглядно, если бы можно было просто убрать в записи выше внутренние [], и получить тот же порядок исполнения циклов, но собирающий полученные значения в один список.

(Ответить) (Parent) (Thread)

Не было бы это ни удобно (потому что редко когда надо), ни наглядно, ибо тогда сломалась бы наглядность соответствия обычным вложенным циклам.

(Ответить) (Parent) (Thread)

Ну, видимо, про наглядность -- вопрос субъективный.
Для меня наглядность как раз сохраняется.
В обычном цикле вложенное -- ниже (и сдвинуто правее), т.е. чтение идёт от самого внешнего круга итерации -- к телу самого внутреннего цикла. Т.е. "снаружи - внутрь".
В list comprehension одноуровневом я читаю "изнутри -- наружу" (сначала прочитыаю что за данные, потом в какой итерации они генерятся.
А в многоуровневом сейчас получается, что глаз изнутри прыгает сначала совсем наружу, на самую внешнюю итерацию, а потом постепенно погружается внутрь.
Способ я и такой конечно усвоить способен. Но привыкнуть прочтения беглого потребуется для. ;)

(Ответить) (Parent) (Thread)