python3中生成器和列表推导式的优点和缺点
2018-01-23 18:37
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python3中列表推导式和生成器的不同:
(1)
列表推导式是将所有的值一次性加载到内存中
生成器是将列表推导式的[]改成(),不会将所有的值一次性加载到内存中,延迟计算,一次返回一个结果,它不会一次生成所有的结果,这对大数据量处理,非常有用
第一个几乎没什么内存占用,第二个内存占有很多
原理:sum函数时python3中的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以我们可以直接计算一系列值的和,而不用多此一举先构造一个列表.
生成器还可以提高代码的可读性:
(2)
列表推导式可以遍历任意次
生成器只能遍历一次
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(1)
列表推导式是将所有的值一次性加载到内存中
生成器是将列表推导式的[]改成(),不会将所有的值一次性加载到内存中,延迟计算,一次返回一个结果,它不会一次生成所有的结果,这对大数据量处理,非常有用
def fun(): for i in range(1,50): sleep(1) yield i for i in fun(): print(i)
# 生成器函数: 一个函数中包含了yield关键,那么这个函数就不是普通的函数,是一个生成器函数 # 调用生成器函数,不会立马执行该函数里面的代码, 而是会返回一个 生成器
def func(): print("a") yield print("b") yield print("c") yield print("d") yield
generator = func() print(generator) print(type(generator)) # next(generator) # next(generator) # next(generator) for i in generator: pass
sum(x for x in range(10000000000)) sum([x for x in range(10000000000)])
第一个几乎没什么内存占用,第二个内存占有很多
原理:sum函数时python3中的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以我们可以直接计算一系列值的和,而不用多此一举先构造一个列表.
生成器还可以提高代码的可读性:
# 求一段文字中,每个单词出现的位置 def index_words(text): result = [] if text: result.append(0) for index,letter in enumerate(text,1): if letter == ' ': result.append(index) return result def index_words(text): if text: yield 0 for index,letter in enumerate(text,1): if letter == '': yield index
(2)
列表推导式可以遍历任意次
生成器只能遍历一次
generator = (i for i in range(1,5)) print(next(generator)) print(next(generator)) for i in generator: print(i) for i in generator: print(i)
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list1 = [i for i in range(1,5)] print(list1[0]) print(list1[1]) print(list1[2]) for i in list1: print(i) for i in list1: print(i)
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