Python 中的生成器推導式與列表推導式有何不同？

揭示生成器推導式的概念

生成器推導式，就像其更知名的對應列表推導式一樣，是Python中高效的強大工具產生序列。

他們是如何做的有效嗎？

當您建立生成器理解時，您實際上建立了一個表達式，該表達式一次產生一個項目，根據您的需求而懶惰地產生它們。與將所有產生的項目一次儲存在記憶體中的清單推導式不同，生成器推導式僅根據請求產生下一個項目。

考慮以下範例：

>>> 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]

在此範例中，filtered_list 是包含 my_list 中大於 3 的所有元素的清單。

現在，讓我們建立一個生成器理解等價：

>>> 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>

如你所見，filtered_gen 不是一個列表，而是一個生成器物件。它提供了一種迭代序列的惰性機制。呼叫 next(filtered_gen) 後，您將檢索下一項，在本例中為 5。後續調用產生 9 和 6。

記憶體最佳化

產生器推導式的主要優點在於其節省記憶體的能力。透過按需生成項目，它們可以避免一次消耗所有項目的內存，這對於大型序列至關重要。

用例

生成器理解非常適合場景您需要：

• 迭代大型序列，一次處理一個項目
• 迭代大型序列，一次處理一個項目

迭代大型序列，一次處理一個項目

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