python列表生成式與列表生成器的使用

列表生成式：會將所有的結果全部計算aiotpoa出來，把結果存放到記憶體中，如果列表中資料比較多，就會占用過多的記憶體空間，可能會導致memoryerror記憶體錯誤或者導致程式在執行時出現卡頓的情況

列表生成器：會建立乙個列表生成器物件，不會一次性的把所有結果都計算出來，如果需要獲取資料，可以使用next()函式來獲取，但是需要注意，一旦next()函式獲取不到資料，會導致出現stopiteration異常錯誤，可以使用for迴圈遍歷列表生成器，獲取所有資料

需要視情況而定，如果資料量比較大，推薦使用生成器

python2.7中就是range(生成式) 和 xrange(生成器)的區別

列表生成式是快速生成乙個列表的一些公式

在列表中存放0~100的數：

普通的列表生成：

numbers=

for x in range(0,101):

numbers.append(x)

print(numbers)

用列表生成式生成列表：[要放入列表的資料簡單的表示式1 表示式2]

#x for x in range(0,101) for迴圈遍歷出來的值，放入列表中

numbers=[x for x in range(0,101)]

print(numbers)

列表中存放0~100的偶數：

普通方法生成列表：

for x in range(0,101):

if x%2==0:

numbers.append(x)

print(numbers)

用列表生成式生成列表：

#for迴圈遍歷0~101的數字，如果數字對www.cppcns.com2取餘==0，表示是偶數，x放在列表中

numbers=[x for x in range(0,101)if x%2==0]

print(numbers)

找出列表list1=['asd','adf','dafg','acbo']帶有a的字元

普通寫法：

rs_list=

for s in list1:

if 'a' in s:

rs_list.append(s)

print(rs_list)

列表生成式：

list2=[x for x in list1 if 'a' in x]

列表生成式支援雙層for迴圈

list3=[x*y for x in range(0,10) for y in range(20)]

print(list3)

生成器構造例項

# 使用類似列表生成式的方式構造生成器

g1 = (2*n + 1 for n in range(3, 6))

# 使用包含yield的函式構造生成器

def my_range(start, end):

for n in range(start, end):

yield 2*n + 1

g2 = my_range(3, 6)

print(type(g1))

print(type(g2))

輸出結果：

生成器的呼叫方式

例項1：使用next()方法遍歷生成器

print(next(g1))

輸出結果：

7911

traceback (most recen call last):

file "***/generator.py", line 26, i

print(next(g1))

stopiteration

print(next(g2))

輸出結果：

7911

traceback (most recent call last):

file "***/generator.py", line 31, in

print(next(g2))

stopiteration

可見，使用next()方法遍歷生成器時，最後是以丟擲乙個stopieration異常終止。

例項2：使用迴圈遍歷生成器

for x in g1:

print(x)

for x in g2:

print(x)

兩個迴圈的輸出結果是一樣的：

7911

可見，使用迴圈遍歷生成器時比較簡潔，且最後不會丟擲乙個stopieration異常。因此使用迴圈的方式遍歷生成器的方式才是被推薦的。

需要說明的是：如果生成器函式有返回值，要獲取該返回值的話，只能通過在乙個while迴圈中不斷的next()，最後通過捕獲stopiteration異常

例項3：呼叫生成器物件的send()方法

def my_range(start, end):

for n in range(start, end):

ret = yield 2*n + 1

print(ret)

g3 = my_range(3, 6)

print(g3.send(none))

print(g3.send('hello01'))

print(g3.send('hello02'))

輸出結果：

7hello01

9hello02

11print(next(g3))

print(next(g3))

輸出結果：

7none

9none

11結論：

需要注意的是：第一次呼叫生成器的send()方法時，引數只能為none，否則會丟擲異常。當然也可以在呼叫send()方法之前先呼叫一次next()方法，目的是讓生成器先進入yield表示式。

生成器與列表生成式對比

既然通過列表生成式就可以直接建立乙個新的list，那麼為什麼還要有生成器存在呢？

因為列表生成式是直接建立乙個新的list，它會一次性地把所有資料都存放到記憶體中，這會存在以下幾個問題：

而生成器中的元素是按照指定的演算法推算出來的，只有呼叫時才生成相應的資料。這樣就不必一次性地把所有資料都生成，從而節省了大量的記憶體空間，這使得其生成的元素個數幾乎是沒有限制的，並且操作的返回時間也是非常快速的（僅僅是建立乙個變數而已）。

我們可以做個試驗：對比一下生成乙個1000萬個數字的列表，分別看下用列表生成式和生成器時返回結果的時間和所佔記憶體空間的大小：

import time

import sys

time_start = time.time()

g1 = [x for x in range(10000000)]

time_end = time.time()

print('列表生成式返回結果花費的時間： %s' % (time_end - time_start))

print('列表生成式返回結果占用記憶體大小：%s' % sys.getsizeof(g1))

def my_range(start, end):

for x in range(start, end):

yield x

time_start = time.time()

g2 = my_range(0, 10000000)

time_end = time.time()

print('生成器返回結果花費的時間： %s' % (time_end - time_start))

print('生成器返回結果占用記憶體大小：%s' % sys.getsizeof(g2))

輸出結果：

列表生成式返回結果花費的時間： 0.8215489387512207

列表生成式返回結果占用記憶體大小：81528056

生成器返回結果花費的時間： 0.0

生成器返回結果占用記憶體大小：88

可見，生成器返回結果的時間幾乎為0，結果所佔記憶體空間的大小相對於列表生成器來說也要小的多。

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