在Python中，何时应使用生成器表达式，何时应使用列表推导？
# Generator expression
(x*2 for x in range(256))
# List comprehension
[x*2 for x in range(256)]
生成器表达式 vs 列表推导式
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- Tim
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13个回答
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列表推导式是急切的，但生成器是懒惰的。
在列表推导式中，所有对象都会立即创建，这需要更长的时间来创建和返回列表。在生成器表达式中，对象的创建被延迟到通过
由于对象已经创建，因此列表推导式中的迭代速度更快。
如果您遍历列表推导式和生成器表达式中的所有元素，则时间性能大约相同。即使生成器表达式立即返回生成器对象，它也不会创建所有元素。每次迭代新元素时，它将创建并返回它。
但是，如果您没有遍历所有元素，则生成器更有效率。假设您需要创建包含数百万个项目的列表推导式，但只使用其中的10个。您仍然必须创建数百万个项目。您只是在为创建数百万个项目而浪费时间。或者，如果您正在进行数百万个API请求，但最终只使用其中的10个。由于生成器表达式是懒惰的，除非有请求，否则它不会进行所有计算或API调用。在这种情况下，使用生成器表达式会更有效率。
在列表推导式中，整个集合都加载到内存中。但是，生成器表达式一旦在
在列表推导式中，所有对象都会立即创建，这需要更长的时间来创建和返回列表。在生成器表达式中，对象的创建被延迟到通过
next()请求时才进行。在next()时，生成器对象会立即创建并返回。由于对象已经创建，因此列表推导式中的迭代速度更快。
如果您遍历列表推导式和生成器表达式中的所有元素，则时间性能大约相同。即使生成器表达式立即返回生成器对象，它也不会创建所有元素。每次迭代新元素时，它将创建并返回它。
但是，如果您没有遍历所有元素，则生成器更有效率。假设您需要创建包含数百万个项目的列表推导式，但只使用其中的10个。您仍然必须创建数百万个项目。您只是在为创建数百万个项目而浪费时间。或者，如果您正在进行数百万个API请求，但最终只使用其中的10个。由于生成器表达式是懒惰的，除非有请求，否则它不会进行所有计算或API调用。在这种情况下，使用生成器表达式会更有效率。
在列表推导式中，整个集合都加载到内存中。但是，生成器表达式一旦在
next()调用时向您返回一个值，它就完成了，并且不需要再将其存储在内存中。只有一个单独的项目加载到内存中。如果您正在遍历磁盘上的大型文件，如果文件太大，则可能会出现内存问题。在这种情况下，使用生成器表达式会更有效率。- Yilmaz
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我认为大多数答案都忽略了一些东西。列表生成式基本上创建一个列表并将其添加到堆栈中。在列表对象非常大的情况下，您的脚本进程会被终止。在这种情况下，最好使用生成器，因为其值不会存储在内存中，而是作为有状态的函数存储。此外，创作速度；列表推导比生成器推导更慢。
简而言之：如果对象的大小没有过大，则使用列表推导，否则请使用生成器推导。
- Praise
0
在函数式编程中，我们希望尽可能少地使用索引。因此，如果我们想要在获取第一批元素后继续使用这些元素，islice() 是更好的选择，因为迭代器状态会被保存。
from itertools import islice
def slice_and_continue(sequence):
ret = []
seq_i = iter(sequence) #create an iterator from the list
seq_slice = islice(seq_i,3) #take first 3 elements and print
for x in seq_slice: print(x),
for x in seq_i: print(x**2), #square the rest of the numbers
slice_and_continue([1,2,3,4,5])
输出：1 2 3 16 25
- JayS
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原文链接
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[exp for x in iter]只是list((exp for x in iter))的语法糖吗？还是有执行上的差别？ - b0fhX = [x**2 for x in range(5)]; print x和Y = list(y**2 for y in range(5)); print y，后者会报错。但在Python3中，列表解析确实是你所期望的被馈送到list()函数中的生成器表达式的语法糖，因此循环变量将不会再泄漏出来。详见PEP 0289。 - Bas Swinckels