在Python中什么时候应该使用生成器表达式,什么时候应该使用列表推导式?
# Generator expression
(x*2 for x in range(256))
# List comprehension
[x*2 for x in range(256)]
在Python中什么时候应该使用生成器表达式,什么时候应该使用列表推导式?
# Generator expression
(x*2 for x in range(256))
# List comprehension
[x*2 for x in range(256)]
当前回答
有时候你可以在itertools中使用tee函数,它会为同一个生成器返回多个迭代器,这些迭代器可以独立使用。
其他回答
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。
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。
有时候你可以在itertools中使用tee函数,它会为同一个生成器返回多个迭代器,这些迭代器可以独立使用。
Python 3.7:
列表推导更快。
生成器的内存效率更高。
正如其他人所说,如果你想要扩展无限的数据,你最终还是需要一个生成器。对于相对静态的、需要快速处理的中小型工作,最好是对清单进行理解。
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。