Python3 列表解析和迭代器的記憶體占用過程分析

列表解析表示式

先來看乙個例子~ leetcode 171 題

解法很簡單：

sum=0

for i in
range(0
,len
(s):
sum+=
26**
(len
(s)-
1- i)*(
ord(s[i])-
ord(
"a")+1
)return
sum

return

sum([26
**(len(s)-1
- i)*(
ord(s[i])-
ord(
"a")+1
)for i in
range(0
,len
(s))
])

再來延伸看一下這麼寫的好處（記憶體占用）

上**：

import timeit

import os
import psutil
# 準備乙個5000w 元素的列表 備用
list
=range(0
,50000000
)# 計算占用記憶體
defshow_memory_info
(hint)
: pid = os.getpid(
) p = psutil.process(pid)
info = p.memory_full_info(
) memory = info.uss /
1024./
1024
print
('{} memory used: {} mb'
.format
(hint, memory)
)# 時間
start1 = timeit.default_timer(
)list1 =
for x in
(list):
if x ==
20000000
: show_memory_info(
'1')
if x >4:
show_memory_info(
'2')
end1 = timeit.default_timer(
)print
('running time: {} seconds'
.format
(end1 - start1)
)start2 = timeit.default_timer(
)show_memory_info(
'3')
# 2. 生成器生成元素到新列表，注意這裡沒有賦值到新列表
(x for x in
(list
)if x >4)
show_memory_info(
'4')
end2 = timeit.default_timer(
)print
('running time: {} seconds'
.format
(end2 - start2)
)

1 memory used: 783.5625 mb

2 memory used: 1945.28125 mb

running time: 11.129049652 seconds

3 memory used: 1945.28125 mb

4 memory used: 1945.28125 mb

running time: 0.09404864300000071 seconds

關注幾點：

時間上的差別1：普通遍歷時間為9秒，而生成器遍歷（沒有建立新列表時間為0.09秒），這個原因在我之前的迭代和生產的對比 部落格也寫過了，是因為只呼叫了演算法

時間上的關注點3：如果我把生成器賦值list2 = (x for x in (list) if x > 4) ，這段**的時間是4秒。可得出，生成器本身生生成元素只是呼叫了演算法，而並未賦值（實際占用記憶體）

記憶體上的關注點： 同3所說，生成器賦值才產生記憶體占用，故而更快。

思考語法糖其實是迭代的乙個延伸，合理的運用不僅可以使**變酷，讓別人看不懂，也是可以優化程式執行速度和記憶體占用的。

python3 列表解析與generator生成器

t 1,2,3,4 print t t x 10 for x in t print t t x 10 for x in range 10 print t 輸出為 如 所示的兩種列表解析的情況 第一種，先建立了乙個list物件，在in後面接這個list物件 第二種，直接在in後面接乙個range物件 ...

python3 列表解析與generator生成器

t 1,2,3,4 print t t x 10 for x in t print t t x 10 for x in range 10 print t 輸出為 如 所示的兩種列表解析的情況 第一種，先建立了乙個list物件，在in後面接這個list物件 第二種，直接在in後面接乙個range物件 ...

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