遍历生成器表达式或列表推导式也会做同样的事情。但是，列表推导式将首先在内存中创建整个列表，而生成器表达式将动态地创建项，因此您可以将其用于非常大的(也是无限的!)序列。

对于函数式编程，我们希望使用尽可能少的索引。因此，如果我们想在获取元素的第一个切片后继续使用元素，islice()是一个更好的选择，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

当从一个可变对象(比如一个列表)创建一个生成器时，请注意生成器将在使用生成器时根据列表的状态进行计算，而不是在创建生成器时:

>>> mylist = ["a", "b", "c"]
>>> gen = (elem + "1" for elem in mylist)
>>> mylist.clear()
>>> for x in gen: print (x)
# nothing

如果你的列表有可能被修改(或者列表中的一个可变对象)，但你需要生成器创建时的状态，你需要使用列表理解。

John的回答很好(当您想要多次迭代某个内容时，列表推导式更好)。然而，同样值得注意的是，如果您想使用任何列表方法，则应该使用列表。例如，下面的代码将无法工作:

def gen():
    return (something for something in get_some_stuff())

print gen()[:2]     # generators don't support indexing or slicing
print [5,6] + gen() # generators can't be added to lists

基本上，如果你所做的只是迭代一次，就使用生成器表达式。如果希望存储和使用生成的结果，那么最好使用列表推导式。

由于性能是最常见的选择一个而不是另一个的原因，我的建议是不要担心，只选择一个;如果您发现您的程序运行得太慢，那么只有在这时，您才应该返回并考虑调优您的代码。

当结果需要多次迭代时，或者在速度非常重要的情况下，使用列表推导式。在范围较大或无穷大的地方使用生成器表达式。

有关更多信息，请参阅生成器表达式和列表推导式。

关于内置Python函数的一些注意事项:

如果需要利用任何或全部的短路行为，请使用生成器表达式。这些函数被设计为在已知答案时停止迭代，但是列表推导式必须在调用函数之前计算每个元素。

例如，如果我们有

from time import sleep
def long_calculation(value):
    sleep(1) # for simulation purposes
    return value == 1

然后any([long_calculation(x) for x in range(10)])大约需要10秒，因为long_calculation将为每个x调用，any(long_calculation(x) for x in range(10))只需要大约2秒，因为long_calculation只会在0和1输入时被调用。

当any和all遍历列表理解时，一旦已知答案，它们仍然会停止检查元素的真实性(只要any发现一个真结果，或者all发现一个假结果);然而，与理解所做的实际工作相比，这通常是微不足道的。

生成器表达式当然更节省内存，如果可能的话。使用非短路的min, max和sum (max的计时如图所示)，列表推导会稍微快一些:

$ python -m timeit "max(_ for _ in range(1))"
500000 loops, best of 5: 476 nsec per loop
$ python -m timeit "max([_ for _ in range(1)])"
500000 loops, best of 5: 425 nsec per loop
$ python -m timeit "max(_ for _ in range(100))"
50000 loops, best of 5: 4.42 usec per loop
$ python -m timeit "max([_ for _ in range(100)])"
100000 loops, best of 5: 3.79 usec per loop
$ python -m timeit "max(_ for _ in range(10000))"
500 loops, best of 5: 468 usec per loop
$ python -m timeit "max([_ for _ in range(10000)])"
500 loops, best of 5: 442 usec per loop