Python 中的生成器推导式与列表推导式有何不同？

揭示生成器推导式的概念

生成器推导式，就像其更知名的对应列表推导式一样，是 Python 中高效的强大工具生成序列。

他们是如何做的有效吗？

当您创建生成器理解时，您实际上创建了一个表达式，该表达式一次生成一个项目，根据您的需要而懒惰地生成它们。与将所有生成的项目一次存储在内存中的列表推导式不同，生成器推导式仅根据请求生成下一个项目。

考虑以下示例：

>>> my_list = [1, 3, 5, 9, 2, 6]
>>> filtered_list = [item for item in my_list if item > 3]  # List comprehension
>>> print(filtered_list)
[5, 9, 6]

在此示例中，filtered_list 是包含 my_list 中大于 3 的所有元素的列表。

现在，让我们创建一个生成器理解等价：

>>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)  # Generator comprehension
>>> print(filtered_gen)  # Notice the generator object
<generator object <genexpr> at 0x7f2ad75f89e0>

如你所见，filtered_gen 不是一个列表，而是一个生成器对象。它提供了一种迭代序列的惰性机制。调用 next(filtered_gen) 后，您将检索下一项，在本例中为 5。后续调用产生 9 和 6。

内存优化

生成器推导式的主要优点在于其节省内存的能力。通过按需生成项目，它们可以避免一次消耗所有项目的内存，这对于大型序列至关重要。

用例

生成器理解非常适合场景您需要：

• 迭代大型序列，一次处理一个项目
• 迭代时对项目执行复杂的计算。
• 节省内存，尤其是在处理可能很大的序列时。

结论

生成器推导式通过提供内存高效的生成机制来扩展列表推导式的实用性按需序列。它们提供灵活性、性能优势以及有效处理潜在海量序列的能力。

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