在 Python 语言里，存在两种直接描述 list、set 和 dict 等 类型的对象的方式，第一种是前面介绍过，以一系列表达式的方式直接列出它们包含的元素。另一种方式就是这里要介绍的生成描述形式（内涵描述形式）。下面以 list 类型为例介绍生成式描述的语法和语义。

在英文手册和书籍里把这种描述称为表（元组，字典等）的 comprehension，意为其 "内涵表示形式"。内涵和外延的概念来自逻辑和集合论。用列举集合元素的方式定义集合是集合的外延表示形式；用说明集合元素的性质的方式定义集合，是集合的内涵表示形式。

编程语言里的 comprehension 和 "内涵描述" 还是有差别的，因为在这里需要 "可计算"，实际上是设计了一套通用的描述方式，可以针对这种描述定义一个通用的计算过程，生成出相应集合的所有元素。下面把这种描述称为 "表生成式"（类似的，"元组生成式"，"字典生成式"）。

生成式是一套描述方式，用于描述所需的 list 元素，使用生成式的 list 描述形式为

	[ 生成式 ]

	表达式 for 变量 in 迭代器

	[(x * 3) // 5 for x in range(10)]

在这个基本形式后面还可以跟着任意多个 for 片段（形式为 "for 变量 in 迭代器"）或 if 片段（形式为 "if 条件"，条件里可以引用前面出现的变量或描述这个集合时可见的变量）。

下面是一个例子：

	>>> x = 10
	>>> [x * y for y in range(10) if (x + y) % 3 != 0]
	[0, 10, 30, 40, 60, 70, 90]

如果生成式里包括多个 for 片段，这些片段中的变量从左到右逐个从相应的迭代器里取值，在取得了一组值之后，就基于这些值计算 "表达式"，得到这个表里的一个元素。

如果在其中出现了 if 片段，就利用其中的条件剔除不满足条件的取值组。显然，在一个 if 片段的条件里，只应涉及其左边的 for 片段引进的变量（还可以涉及这里可以看见的其他变量，如上例里的 x）。 集合和字典的生成式的形式与此类似。

下面是一个构造集合的例子：

	>>> x = 7
	>>> {x * y - z for y in range(4) for z in range(6) if x * y % 2 == 0}
	{0, 9, 10, 11, 12, 13, 14, -1, -5, -4, -3, -2}