生成器推导式是如何工作的？

Question

生成器推导式是什么？它是如何工作的？我找不到关于它的教程。

- NONEenglisher

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明确一点，这里的语言名称是生成器表达式，而不是生成器推导式。 - ShadowRanger

在2018年7月的Python-dev邮件列表中，讨论了“命名推导语法”的问题。有初步但相当一致的共识认为为了保持一致性，应该称它们为“生成器推导式”。 - Russia Must Remove Putin

Answer 1

你是否理解列表推导式？如果是这样，那么生成器表达式就像一个列表推导式，但不是找到所有感兴趣的项并将它们打包成列表，而是等待，并逐一从表达式中生成每个项。

>>> my_list = [1, 3, 5, 9, 2, 6]
>>> filtered_list = [item for item in my_list if item > 3]
>>> print(filtered_list)
[5, 9, 6]
>>> len(filtered_list)
3
>>> # compare to generator expression
... 
>>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)
>>> print(filtered_gen)  # notice it's a generator object
<generator object <genexpr> at 0x7f2ad75f89e0>
>>> len(filtered_gen) # So technically, it has no length
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'generator' has no len()
>>> # We extract each item out individually. We'll do it manually first.
... 
>>> next(filtered_gen)
5
>>> next(filtered_gen)
9
>>> next(filtered_gen)
6
>>> next(filtered_gen) # Should be all out of items and give an error
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> # Yup, the generator is spent. No values for you!
... 
>>> # Let's prove it gives the same results as our list comprehension
... 
>>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)
>>> gen_to_list = list(filtered_gen)
>>> print(gen_to_list)
[5, 9, 6]
>>> filtered_list == gen_to_list
True
>>> 

由于生成器表达式一次只需产生一个项目，因此它可以大大节省内存使用。生成器表达式在需要逐个取出一个项目，基于该项目进行大量计算，然后转到下一个项目的情况下最有意义。如果您需要多个值，则也可以使用生成器表达式并一次取几个值。如果程序在继续之前需要所有值，请改用列表理解。

- gotgenes

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有一个问题。我在Python 3中使用next(gen_name)获取了结果，它有效了。是否有特定的场景需要使用__next__()？ - Ankit Vashistha

在Python 3中，始终使用next（...）而不是.__next__()。 - Todd Sewell

如果你需要多个值，你也可以使用生成器表达式并一次获取几个。你能否举个例子说明这种用法？谢谢。 - Khanh Le

@KhanhLe 你可以做一些简单的事情，比如 first = next(gen) 和 second = next(gen) 来获取多个值以供使用。还有一个很棒的 more-itertools 包，它也有很多方便的工具，比如 chunked。 - CrazyChucky

Answer 2

生成器推导式是列表推导式的延迟版本。

它与列表推导式类似，但返回一个迭代器而不是列表，即一个具有next()方法的对象，该方法会产生下一个元素。

如果您对列表推导式不熟悉，请参见此处，如果想了解生成器，请看这里。

- rz

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“生成器推导式是列表推导式的惰性版本”可能是我读过的最好的一句话解释。谢谢! - ruslaniv

太好了！我很高兴你觉得有帮助！:) - rz.

Answer 3

List/generator comprehension是一种构造方法，您可以使用它从现有列表/生成器创建一个新的列表/生成器。

假设你想要生成1到10每个数字的平方的列表。在Python中，您可以这样做：

>>> [x**2 for x in range(1,11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

在这里，range(1,11) 生成列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，但是在 Python 3.0 之前，range 函数不是生成器，因此我使用的是列表推导式。

如果我想创建一个执行相同操作的生成器，可以像这样实现：

>>> (x**2 for x in xrange(1,11))
<generator object at 0x7f0a79273488>

然而在Python 3中，range是一个生成器，因此其结果仅取决于您使用的语法（方括号或圆括号）。

- Can Berk Güder

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这是错误的。外部表达式是否为生成器与内部表达式是否为生成器无关。虽然显然，生成器表达式从列表中获取元素通常没有太大意义，但你可以这样做。 - Antimony

这个能不能重述得更清楚些？我明白你的意思，但正如Antimony所说，它看起来像是你在说另一件事情。（而那看起来是错误的） - Frames Catherine White

Answer 4

生成器推导式是创建具有特定结构的生成器的简单方法。假设您想要一个generator，它逐个输出your_list中的所有偶数。如果您使用函数样式创建它，则会像这样：

def allEvens( L ):
    for number in L:
        if number % 2 is 0:
            yield number

evens = allEvens( yourList )

你可以通过生成器推导表达式实现同样的结果：

evens = ( number for number in your_list if number % 2 == 0 )

无论哪种情况，当您调用next(evens)时，您将获得your_list中下一个偶数。

- Cristian Garcia

Answer 5

生成器表达式的另一个例子：

print 'Generator comprehensions'

def sq_num(n):
    for num in (x**2 for x in range(n)):    
        yield num

for x in sq_num(10):
    print x 

- AMIT KUMAR

Answer 6

生成器推导式是创建可迭代对象的一种方法，类似于在资源上移动的光标。如果您了解mysql游标或mongodb游标，您可能会意识到整个实际数据不会一次性加载到内存中，而是逐一加载一个。您的光标来回移动，但内存中总是有一个行/列表元素。

简而言之，通过使用生成器推导式，您可以轻松地在Python中创建游标。

- Muatik

Answer 7

我们可以将其理解为列表推导式的生成器版本。在列表推导式的情况下，我们使用一行代码或短代码创建一个列表，而对于生成器推导式，我们使用一行代码或小代码来创建生成器。 它们具有相同的语法，只需用()（花括号）替换[]（方括号）。

generator_composition_object = (num**3 for num in range(5))
print(generator_composition_object)

这将给出类型为生成器的对象的地址。我们还可以在其中使用next()等功能。

- Vibhor Garhwal

Answer 8

生成器与列表相同，唯一的区别在于，在列表中，我们一次性获取列表的所有所需数字或项目，但在生成器中，所需数字逐个产生。因此，为了获取所需的项目，我们必须使用for循环来获取所有所需的项目。

#to get all the even numbers in given range
 
def allevens(n):
    for x in range(2,n):
        if x%2==0:
            yield x

for x in allevens(10)
print(x)

#output
2
4
6
8

- Onkar Raut