在Python 3和Python 2.7+中，字典理解如下所示：

d = {k:v for k, v in iterable}

对于Python 2.6或更早版本，请参见fortran的答案。

您可以为每对创建一个新的dict，并将其与上一个dict合并：

reduce(lambda p, q: {**p, **{q[0]: q[1]}}, bla bla bla, {})

显然，这种方法需要functools的reduce。

添加到@Ekhtiar答案中，若你们想从列表中查找dict，可以使用这个：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'c']
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(names)}
# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}

或者在极少数情况下，您希望过滤重复项，请使用set first（数字列表中的最佳）：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'd', 'c']
sorted_list = list(set(names))
sorted_list.sort()
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(sorted_list)}
# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}

names = [1,2,5,5,6,2,1]
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(set(names))}
# {1: 0, 2: 1, 5: 2, 6: 3}

下面是使用字典理解创建字典的另一个示例：

我在这里要做的是创建一个字母表字典，其中每一对；是英文字母及其在英文字母表中的对应位置吗

>>> import string
>>> dict1 = {value: (int(key) + 1) for key, value in 
enumerate(list(string.ascii_lowercase))}
>>> dict1
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'g': 7, 'f': 6, 'i': 9, 'h': 8, 
'k': 11, 'j': 10, 'm': 13, 'l': 12, 'o': 15, 'n': 14, 'q': 17, 'p': 16, 's': 
19, 'r': 18, 'u': 21, 't': 20, 'w': 23, 'v': 22, 'y': 25, 'x': 24, 'z': 26}
>>> 

注意这里使用enumerate获取列表中的字母表及其索引，并交换字母表和索引以生成字典的键值对

希望它能给你一个字典压缩的好主意，并鼓励你经常使用它，使你的代码更紧凑

Python版本>=2.7，请执行以下操作：

d = {i: True for i in [1,2,3]}

Python版本<2.7（RIP，2010年7月3日-2019年12月31日），请执行以下操作：

d = dict((i,True) for i in [1,2,3])

这段代码将使用列表理解为多个列表创建字典，这些列表具有可用于pd.DataFrame（）的不同值

#Multiple lists 
model=['A', 'B', 'C', 'D']
launched=[1983,1984,1984,1984]
discontinued=[1986, 1985, 1984, 1986]

#Dictionary with list comprehension
keys=['model','launched','discontinued']
vals=[model, launched,discontinued]
data = {key:vals[n] for n, key in enumerate(keys)}

#Convert dict to dataframe
df=pd.DataFrame(data)
display(df)

enumerate将向vals传递n，以使每个键与其列表匹配