记得我刚接触编程那会儿，对很多基本操作都觉得有点摸不着头脑，特别是那种需要从一堆数据里筛选出特定规律的活儿，比如找出所有的偶数。那时，脑子里全是“这玩意儿到底怎么打出来啊？”的疑问。后来遇到了Python，才发现，嘿，这事儿，简直是小菜一碟！今天咱们就来掰扯掰扯，在Python的世界里，那些“偶数到底怎么打”的门道，让你也体会一下那份“原来如此”的惊喜。

首先，得把概念捋清楚。什么是偶数？简单来说，就是能被2整除的整数。而在Python里，要判断一个数是不是偶数，靠的是一个特别好使的运算符——取模运算符（%）。当一个数 x 对 2 取模的结果是 0（即 x % 2 == 0）时，那没跑了，它就是个偶数。这可是我们所有操作的基石，重要性怎么强调都不为过。

好，铺垫够了，咱们来点真格的。最常见的场景，你总得从一堆数字里扒拉出偶数来吧？

第一招：朴实无华的循环大法（for 循环 + if 判断）

这是最基础，也是最容易理解的办法。我刚开始学的时候，就是这么干的。你想，要从1数到100，找出里面的偶数，然后一个个打印出来，是不是得一个一个地检查？

python
print("--- 朴实无华的循环大法 ---")
for num in range(1, 101): # 从1到100，不包括101
if num % 2 == 0:
print(num)

这段代码，说白了，就是让Python从1开始，挨个儿问每个数字：“喂，你是不是偶数啊？”如果答案是“是”，那Python就乖乖地把它“打”出来，也就是打印到屏幕上。range(1, 101) 生成了一个从1到100的序列，for num in ... 就是遍历这个序列，if num % 2 == 0: 是判断偶数的关键，最后 print(num) 负责把符合条件的偶数展现出来。是不是逻辑清晰，一目了然？刚学的时候，看到这几行代码能解决问题，那种成就感，甭提了！

第二招：步步为营的range函数升级版（直接生成偶数）

后来，我发现Python的range()函数远比我想象的要聪明。它可不仅仅能生成连续的数字，还能设定“步长”！这下可好了，直接跳过那些奇数，省心又省力。

“`python
print(“\n— 步步为营的range函数升级版 —“)

直接从0开始，每次跳2步，直到100（不包括101）

for even_num in range(0, 101, 2):
print(even_num)
“`

瞧见没？range(0, 101, 2)，这个2就是步长。意思是：从0开始，每次增加2，直到101的前一个数。这样生成的序列，压根儿就没有奇数的事儿，全都是偶数！这招可比第一招效率高多了，因为它根本不用做那个if判断，直接就是“偶数流水线”。当年我琢磨出这个的时候，简直拍案叫绝，觉得Python设计者真是太懂程序员的心了！这种直接性，才是真正的优雅。

第三招：高冷范儿的列表推导式（List Comprehensions）

如果你想把这些偶数收集起来，放到一个列表里，而不是直接打印出来，那么Python的列表推导式就是你的不二选择。这玩意儿，初看可能有点像天书，但一旦你理解了，就会爱不释手，因为它把好几行代码浓缩成了一行，简洁得让人惊叹。

“`python
print(“\n— 高冷范儿的列表推导式 —“)

生成1到100之间所有的偶数列表

even_numbers_list = [num for num in range(1, 101) if num % 2 == 0]
print(even_numbers_list)

或者结合range的步长特性，更简洁

even_numbers_list_v2 = [num for num in range(0, 101, 2)]
print(even_numbers_list_v2)
“`

第一种写法，[num for num in range(1, 101) if num % 2 == 0]，你可以把它想象成：”给我一个列表，里面放num，这些num是从range(1, 101)里取出来的，并且它们必须是偶数。”是不是像在跟Python说话？这种方式，既有for循环的遍历，又有if条件的筛选，一口气搞定！

第二种写法，[num for num in range(0, 101, 2)]，则更进一层，直接利用了range函数生成偶数的特性。这简直就是把前两招的精髓糅合在了一起，达成了极致的简洁。用上列表推导式，你写的代码会显得特别Pythonic，也就是很有Python的风格，让内行人一眼就能看出你的水平！

第四招：追求极致的生成器表达式（Generator Expressions）

当然了，对于咱们这种爱折腾的程序员，总觉得还能再优化。当你要处理的偶数量特别大，比如从1到几十亿，甚至更多，把所有偶数都一股脑儿塞进列表里，内存可吃不消。这时候，生成器表达式就闪亮登场了。它不会一次性生成所有偶数，而是像一个偶数工厂，你啥时候要，它啥时候生产一个给你，用一个丢一个，特别省内存。

“`python
print(“\n— 追求极致的生成器表达式 —“)

注意这里用的是圆括号，而不是方括号

even_numbers_generator = (num for num in range(1, 100000001) if num % 2 == 0)

打印前10个偶数作为示例，因为生成器是惰性求值的

for i, even_num in enumerate(even_numbers_generator):
if i >= 10:
break
print(even_num)
“`

你看，生成器表达式和列表推导式长得几乎一样，唯一的区别是外面用的是圆括号()而不是方括号[]。但就是这一点点不同，让它的行为模式大相径庭。它返回的不是一个列表，而是一个生成器对象。你需要的时候，就用for循环去迭代它，或者用next()函数去一个一个地“要”偶数。这种“用时现造”的模式，在处理海量数据时，简直就是救命稻草。我用它处理过上G的日志文件，那种顺滑，至今想起来都觉得是代码的艺术。

第五招：从现有数据中筛选偶数

很多时候，我们的数字并不是规规矩矩地从1到100，而是散落在某个列表里，或者从文件里读取进来的。那怎么打出这些非连续数据里的偶数呢？

“`python
print(“\n— 从现有数据中筛选偶数 —“)
my_numbers = [1, 5, 8, 12, 17, 22, 30, 31, 44, 55]

print(“方法一：传统循环筛选”)
for number in my_numbers:
if number % 2 == 0:
print(number)

print(“\n方法二：列表推导式筛选”)
filtered_evens = [num for num in my_numbers if num % 2 == 0]
print(filtered_evens)
“`

这两种方式，和前面讲的其实是异曲同工。传统循环嘛，一步一个脚印；列表推导式呢，则是在现有的my_numbers列表上，套了一层简洁的筛选逻辑。可见，Python处理偶数的这些基本思路，是放之四海而皆准的。

一些心里话和感悟

说实话，编程这事儿，有时候看着挺玄乎，但很多时候，它就是把我们日常生活中解决问题的那套逻辑，用计算机能懂的语言表达出来。比如找出偶数，我们人脑子想的是“能被2整除的”，Python里就是% 2 == 0。多简单！

我个人最喜欢的是range(start, end, step)和列表推导式的组合。特别是range的步长特性，直接就预设了只生成偶数，这是一种非常高效且优雅的方式。当你能用一行代码完成过去需要三四行才能搞定的事情时，那种“掌握了魔法”的感觉，真的非常上瘾。

当然，选择哪种方法，还得看具体场景。如果你只是想快速打印几个偶数看看，for num in range(0, 11, 2): print(num) 这种直给的方式就够了。但如果数据量巨大，或者你需要一个可复用的偶数集合，那列表推导式或者生成器表达式就显得更有远见了。

Python的魅力就在于此，它提供了多种解决问题的途径，而且很多时候，都能让你用最少、最清晰的代码实现功能。所以啊，别再纠结“Python偶数怎么打”这种小问题了，你已经掌握了它的核心秘籍！去试试看，你会发现，在Python的世界里，处理偶数，真的就是信手拈来，小菜一碟！祝你在Python的编程旅程中，越玩越溜，越写越爽！