列表推导的缺点是:在列表推导过程中,对于输入序列中的每个值来说,可能都要创建仅含一项元素的全新列表。当输入的数据比较少时,不会出现问题。但如果输入数据非常多,那么可能会消耗大量内存,并导致程序崩溃。
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要读取一份文件并返回每行的字符数。若采用列表推导式来做,则需要把文件每一行的长度都保存在内存中。如果这个文件特别大,那么这种列表推导式就会出现问题。
ml = [len(x) for x in open('/tem/my_file.txt')] print ml
>>>[28,37,43,5,6,7]
为了解决此问题,python提供了生成器表达式(generator expression),它是对列表推导和生成器的一种泛化。生成器表达式在运行的时候,并不会把整个输出序列都呈现出来,而是会估值为迭代器(iterator),这个迭代器每次都可以根据生成器表达式产生一项数据
*****把实现列表推导式所使用的那种写法放在一对圆括号中,就构成了生成器表达式。******
二者的区别在于:
对生成器表达式求值的时候,他会立即返回一个迭代器,而不会深入处理文件中的字符。
>>> it = (len(x) for x in ['aaaa','bbbbb']) >>> it <generator object <genexpr> at 0x028BFC88>
以刚才返回的it迭代器为参数,调用内置函数next(),即可使其按着生成器表达式来输出一个值。多次命令迭代器根据生成表达式来生成新值,而不用担心内存用量激增。
>>> print next(it) 4 >>> print next(it) 5 >>> print next(it) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#79>", line 1, in <module> print next(it) StopIteration
使用生成器表达是还有个好处是:可以相互结合。
its = ((x, x**2) for x in it)##注意此处的it为可迭代对象哦 print next(its)
最后需要注意一点就是:由生成器表达式所返回的那个迭代器是有状态的,用过一轮之后,就不要重复使用了。
总结:
1、当输入的数据量较大时,列表推导式可能会因为占用太多内存而出现问题
2、由生产器表达式所返回的迭代器,可以逐次产生输出值,从而避免了内存用量问题
3、可以进行结合使用
4、串在一起的生成器表达式执行速度很快