Compreensões

As compreensões fornecem uma sintaxe conveniente para construir uma nova tabela iterando sobre algum objeto existente e aplicando uma expressão a seus valores. Existem dois tipos de compreensões: compreensões de lista e compreensões de tabela. Ambas produzem tabelas Lua; as compreensões de lista acumulam valores em uma tabela semelhante a array, e as compreensões de tabela permitem definir tanto a chave quanto o valor em cada iteração.

Compreensões de lista

O seguinte cria uma cópia da tabela items mas com todos os valores dobrados.

items = [ 1, 2, 3, 4 ]
doubled = [item * 2 for i, item in ipairs items]

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Os itens incluídos na nova tabela podem ser restringidos com uma cláusula when:

slice = [item for i, item in ipairs items when i > 1 and i < 3]

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Como é comum iterar sobre os valores de uma tabela indexada numericamente, um operador * é introduzido. O exemplo doubled pode ser reescrito como:

doubled = [item * 2 for item in *items]

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Nas compreensões de lista, você também pode usar o operador spread ... para achatar listas aninhadas, alcançando um efeito de flat map:

data =
  a: [1, 2, 3]
  b: [4, 5, 6]

flat = [...v for k,v in pairs data]
-- flat agora é [1, 2, 3, 4, 5, 6]

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As cláusulas for e when podem ser encadeadas tanto quanto desejado. O único requisito é que uma compreensão tenha pelo menos uma cláusula for.

Usar múltiplas cláusulas for é o mesmo que usar loops aninhados:

x_coords = [4, 5, 6, 7]
y_coords = [9, 2, 3]

points = [ [x, y] for x in *x_coords \
for y in *y_coords]

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Loops for numéricos também podem ser usados em compreensões:

evens = [i for i = 1, 100 when i % 2 == 0]

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Compreensões de tabela

A sintaxe para compreensões de tabela é muito semelhante, diferindo apenas por usar { e } e receber dois valores de cada iteração.

Este exemplo faz uma cópia da tabela thing:

thing = {
  color: "red"
  name: "fast"
  width: 123
}

thing_copy = {k, v for k, v in pairs thing}

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no_color = {k, v for k, v in pairs thing when k != "color"}

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O operador * também é suportado. Aqui criamos uma tabela de consulta de raiz quadrada para alguns números.

numbers = [1, 2, 3, 4]
sqrts = {i, math.sqrt i for i in *numbers}

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A tupla chave-valor em uma compreensão de tabela também pode vir de uma única expressão, caso em que a expressão deve retornar dois valores. O primeiro é usado como chave e o segundo é usado como valor:

Neste exemplo convertemos um array de pares em uma tabela onde o primeiro item do par é a chave e o segundo é o valor.

tuples = [ ["hello", "world"], ["foo", "bar"]]
tbl = {unpack tuple for tuple in *tuples}

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Slicing

Uma sintaxe especial é fornecida para restringir os itens sobre os quais se itera ao usar o operador *. Isso é equivalente a definir os limites de iteração e um tamanho de passo em um loop for.

Aqui podemos definir os limites mínimo e máximo, pegando todos os itens com índices entre 1 e 5 inclusive:

slice = [item for item in *items[1, 5]]

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Qualquer um dos argumentos do slice pode ser omitido para usar um padrão sensato. Neste exemplo, se o índice máximo for omitido, ele usa como padrão o comprimento da tabela. Isso pegará tudo exceto o primeiro elemento:

slice = [item for item in *items[2,]]

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Se o limite mínimo for omitido, ele usa como padrão 1. Aqui fornecemos apenas um tamanho de passo e deixamos os outros limites em branco. Isso pega todos os itens com índice ímpar: (1, 3, 5, …)

slice = [item for item in *items[,,2]]

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Tanto o limite mínimo quanto o máximo podem ser negativos, o que significa que os limites são contados a partir do fim da tabela.

-- pegar os últimos 4 itens
slice = [item for item in *items[-4,-1]]

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O tamanho do passo também pode ser negativo, o que significa que os itens são tomados em ordem reversa.

reverse_slice = [item for item in *items[-1,1,-1]]

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Expressão de slicing

O slicing também pode ser usado como expressão. Isso é útil para obter uma sublista de uma tabela.

-- pegar o 2º e 4º itens como nova lista
sub_list = items[2, 4]

-- pegar os últimos 4 itens
last_four_items = items[-4, -1]

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