Коротко: list comprehension удобны для простых чистых трансформаций, но ухудшают читаемость и/или производительность когда требуется потоковая обработка (ограниченная память), сложная логика/ветвления/side‑effects, необходимость досрочной остановки или отладка.
Примеры.
1) Плохой с точки зрения памяти/производительности (чтение большого файла):
```python
# Плохо: загрузим всё в память
processed = [process(line) for line in open('big.txt') if keep(line)]
# теперь processed занимает память пропорционально числу строк
```
Лучше — стримить, чтобы не держать весь результат в памяти:
```python
with open('big.txt') as src, open('out.txt','w') as dst:
for line in src:
if keep(line):
dst.write(process(line) + '\n')
```
Объяснение: list comprehension здесь использует память $\mathcal{O}(N)$ для хранения всех результатов; потоковый цикл использует только константную дополнительную память $\mathcal{O}(1)$.
2) Плохой с точки зрения читаемости и поведения при сложной логике:
```python
# Плохо: многослойная comprehension с условиями и побочными эффектами
res = [(i, j, transform(x))
for i in range(n) if precond(i)
for j in range(m) if other_cond(i, j)
for x in items_if(i, j)
if expensive_check(i, j, x)]
```
Лучше — явный цикл, проще читать, дебажить и вставлять `break`/`continue`/`try/except`:
```python
res = []
for i in range(n):
if not precond(i):
continue
for j in range(m):
if not other_cond(i, j):
continue
for x in items_if(i, j):
if not expensive_check(i, j, x):
continue
try:
res.append((i, j, transform(x)))
except Exception as e:
handle(e)
# можно break/continue/логировать и т.д.
```
Объяснение: вложенные или длинные выражения в comprehension тяжело читать; внутри цикла проще обработать исключения, логировать, делать досрочную остановку.
3) Анти‑паттерн: comprehension ради побочных эффектов
```python
# Очень плохо: генерирует список [None, None, ...], побочные эффекты сложнее заметить
_ = [out_list.append(f(x)) for x in data]
```
Правильно:
```python
for x in data:
out_list.append(f(x))
```
Критерии выбора (когда предпочесть обычный цикл):
- Память: если результат большой и можно стримить — используйте цикл или генераторы (list comprehension → память $\mathcal{O}(N)$; генератор/цикл → $\mathcal{O}(1)$).
- Сложность логики: более двух вложенных уровней, много условий, побочные эффекты — цикл чище.
- Необходимость досрочной остановки (`break`) или сложной обработки ошибок — цикл.
- Отладка и читаемость: если выражение в comprehension длинное (> ~1–2 логических частей), лучше цикл.
- Семантика: если вам нужен именно список небольшого размера и выражение простое — comprehension хороши (короче и часто быстрее).
Итог: используйте list comprehension для коротких, чистых преобразований маленьких/средних наборов данных; для потоковой обработки, сложной логики, побочных эффектов и отладки — предпочитайте явные циклы.