列表推导式是热切的，但生成器是懒惰的。

在列表推导式中，所有对象都是立即创建的，它需要更长的时间来创建和返回列表。在生成器表达式中，对象创建被延迟到next()请求。在next()生成器对象创建并立即返回时。

在列表推导中迭代更快，因为已经创建了对象。

如果迭代列表解析和生成器表达式中的所有元素，时间性能大致相同。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。每次迭代一个新元素时，它都会创建并返回它。

But if you do not iterate through all the elements generator are more efficient. Let's say you need to create a list comprehensions that contains millions of items but you are using only 10 of them. You still have to create millions of items. You are just wasting time for making millions of calculations to create millions of items to use only 10. Or if you are making millions of api requests but end up using only 10 of them. Since generator expressions are lazy, it does not make all the calculations or api calls unless it is requested. In this case using generator expressions will be more efficient.

在列表推导式中，整个集合被加载到内存中。但是生成器表达式，一旦它在下一次()调用时返回一个值给你，它就完成了，不需要再将它存储在内存中。只有一个项目被载入内存。如果你在磁盘上迭代一个巨大的文件，如果文件太大，你可能会遇到内存问题。在这种情况下，使用生成器表达式更有效。

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。

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。

我认为大多数答案都忽略了一点。列表推导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，脚本进程将被杀死。在这种情况下，生成器更受欢迎，因为它的值不存储在内存中，而是存储为有状态函数。还有创造速度;列表理解比生成器理解慢

简而言之, 当obj的大小不是很大时，使用列表推导式，否则使用生成器推导式

生成器表达式的好处是它使用更少的内存，因为它不会一次构建整个列表。生成器表达式最好在列表作为中介时使用，例如对结果求和，或从结果中创建字典。

例如:

sum(x*2 for x in xrange(256))

dict( (k, some_func(k)) for k in some_list_of_keys )

这样做的好处是列表不是完全生成的，因此占用的内存很少(而且应该更快)。

但是，当期望的最终产品是一个列表时，应该使用列表推导式。使用生成器表达式不会节省任何内存，因为您需要生成的列表。您还可以使用任何列表函数，如sorted或reversed。

例如:

reversed( [x*2 for x in xrange(256)] )

我正在使用Hadoop Mincemeat模块。我认为这是一个值得注意的好例子:

import mincemeat

def mapfn(k,v):
    for w in v:
        yield 'sum',w
        #yield 'count',1


def reducefn(k,v): 
    r1=sum(v)
    r2=len(v)
    print r2
    m=r1/r2
    std=0
    for i in range(r2):
       std+=pow(abs(v[i]-m),2)  
    res=pow((std/r2),0.5)
    return r1,r2,res

在这里，生成器从一个文本文件(最大15GB)中获取数字，并使用Hadoop的map-reduce对这些数字应用简单的数学运算。如果我没有使用yield函数，而是使用一个列表理解，那么计算总和和平均值将花费更长的时间(更不用说空间复杂性了)。

Hadoop是一个很好的例子，可以使用生成器的所有优点。