Python List Comprehensions vs Generator Expressions

本文是译文，原文：

https://www.geeksforgeeks.org/python-list-comprehensions-vs-generator-expressions/

列表推导式与生成器表达式

什么是列表推导式

列表推导式是一种定义和创建列表的优雅方式。它让我们以更少的代码、使用for循环创建列表。使用列表推导式只需要一行代码，否则的话，一般需要3到4行代码。

例子（不使用列表推导式）：

# initializing the list
list = []
  
for i in range(11):
    if i % 2 == 0:
        list.append(i)
  
# print elements
print(list)

　　输出

0 2 4 6 8 10

　　现在让我们使用列表推导式：

list = [i for i in range(11) if i % 2 == 0]
print(list)

　　输出

0 2 4 6 8 10

　　

什么是生成器表达式

生成器表达式在某种程度上与列表推导式有类似地方，但是生成器表达式并不构建列表对象。与（列表推导式）创建一个列表并将整个序列存储在内存中不同，生成器只会在需要的时候，生成下一个元素。

对于一个有return语句的一般函数，当它被调用的时候，当执行到return语句时，就结束了。但是一个有yield语句的函数，会保存函数的状态，当下次调用的时候，它会从这个保存的状态继续执行。

生成器表达式允许我们在不使用yield关键字的情况下创建一个生成器。

语法区别：生成器表达式使用圆括号，而不像列表推导式使用方括号。

列表推导式：

# List Comprehension
list_comprehension = [i for i in range(11) if i % 2 == 0]
  
print(list_comprehension)

　　输出

 0 2 4 6 8 10

　　生成器表达式：

# Generator Expression
generator_expression = (i for i in range(11) if i % 2 == 0)
  
print(generator_expression)

　　输出

<generator object  at 0x000001452B1EEC50>

　　在上面的例子中，如果我们想打印生成器表达式的结果，我们可以遍历这个生成器表达式对象：

for i in generator_expression:
    print(i, end=" ")

　　输出

0 2 4 6 8 10

　　

列表推导式与生成器表达式区别

 生成器表达式只会在每次调用的时候，生成一个元素。相反，列表推导式需要存储所有元素。这样我们可以说，生成器表达式比列表更节约内存。

让我们看下下面的例子。

# import getsizeof from sys module
from sys import getsizeof
  
comp = [i for i in range(10000)]
gen = (i for i in range(10000))
  
#gives size for list comprehension
x = getsizeof(comp) 
print("x = ", x)
  
#gives size for generator expression
y = getsizeof(gen) 
print("y = ", y)

　　输出

x =  87624
y =  88

　　我们看到生成器表达式可以节约内存。那么执行效率上哪？我们看下下一个例子。

#List Comprehension: 
import timeit
  
print(timeit.timeit('''list_com = [i for i in range(100) if i % 2 == 0]''', number=1000000))

　　输出

8.118047142050102

　　

#Generator Expression:
import timeit
  
print(timeit.timeit('''gen_exp = (i for i in range(100) if i % 2 == 0)''', number=1000000))

　　输出

0.7548244756850693

　　在执行时间上二者差别显著。可见，生成器表达式更快，更高效。