Compréhensions de listes et expressions génératrices : quand devez-vous utiliser des parenthèses au lieu de crochets en Python ?

Compréhensions de listes sans [] : Comprendre les expressions génératrices en Python

En Python, les compréhensions de listes sont un outil puissant pour créer des listes. Cependant, le langage Python introduit également une autre fonctionnalité similaire appelée expressions génératrices.

Les expressions génératrices diffèrent des compréhensions de liste dans la mesure où elles n'utilisent pas de crochets ([]). Au lieu de cela, ils utilisent des parenthèses (), donnant les valeurs une par une. Cette caractéristique les rend plus efficaces en mémoire que les compréhensions de liste, car elles génèrent des valeurs à la volée sans créer de liste complète en mémoire.

Dans l'exemple fourni, str(_) for _ in xrange(10) est une expression génératrice qui produit une séquence de chaînes représentant des nombres de 0 à 9. Passer cette expression génératrice à join a le même effet que l'utilisation d'une compréhension de liste, mais sans avoir besoin de carré crochets.

Cependant, il est important de noter que toutes les fonctions ne peuvent pas accepter les expressions génératrices. Les fonctions qui nécessitent une liste complète, telles que sort ou len, auront besoin d'une liste explicite.

Efficacité et performances de la mémoire

En général, les expressions génératrices sont plus gourmandes en mémoire. efficace que la compréhension de listes. Cependant, dans le cas d'une jointure, l'utilisation d'une compréhension de liste est à la fois plus rapide et plus économe en mémoire. En effet, join doit effectuer deux passages sur les données, et avoir une vraie liste lui permet de commencer à travailler immédiatement.

L'avantage en termes de performances des compréhensions de liste par rapport aux expressions génératrices dans ce cas est illustré par le timeit Python suivant benchmarks :

>>> timeit ''.join(str(n) for n in xrange(1000))
1000 loops, best of 3: 335 usec per loop

>>> timeit ''.join([str(n) for n in xrange(1000)])
1000 loops, best of 3: 288 usec per loop

Par conséquent, même si les expressions génératrices offrent des avantages en termes d'efficacité de la mémoire dans de nombreux cas, il est important de prendre en compte les caractéristiques de performances spécifiques de la fonction utilisée lors du choix entre la liste compréhensions et expressions génératrices.

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