爲什麼將列表轉換爲集合比將生成器轉換爲集合更快？

Question

下面是一個例子

>>> from timeit import timeit 
>>> print(timeit('[y for y in range(100)]', number=100000)) 
0.7025867114395824 
>>> print(timeit('(y for y in range(100))', number=100000)) 
0.09295392291478244 
>>> print(timeit('set([y for y in range(100)])', number=100000)) 
1.0864544935180334 
>>> print(timeit('set((y for y in range(100)))', number=100000)) 
1.1277489876506621 

這是非常混亂。生成器需要更少的時間來創建（這是可以理解的），但是爲什麼將生成器轉換爲集合要比轉換列表要慢（至少據我所知）是相反的。

Answer 1

首先，沒有時間創建生成器表達式。創建一個生成器不會遍歷內容，所以它非常快。現貨與超過1000萬創建了一個元素生成器表達式之間的差異：

>>> print(timeit('(y for y in range(1))', number=100000)) 
0.060932624037377536 
>>> print(timeit('(y for y in range(10000000))', number=100000)) 
0.06168231705669314 

發電機需要更多的時間來遍歷比，說一個列表對象：

>>> from collections import deque 
>>> def drain_iterable(it, _deque=deque): 
...  deque(it, maxlen=0) 
... 
>>> def produce_generator(): 
...  return (y for y in range(100)) 
... 
>>> print(timeit('drain_iterable(next(generators))', 
...    'from __main__ import drain_iterable, produce_generator;' 
...    'generators=iter([produce_generator() for _ in range(100000)])', 
...    number=100000)) 
0.5204695729771629 
>>> print(timeit('[y for y in range(100)]', number=100000)) 
0.3088444779859856 

在這裏，我在測試迭代發生器表達式僅爲discarding all elements as fast as possible。

這是因爲發生器本質上是一個函數，直到它產生一個值，然後暫停，然後再次激活下一個值，然後再次暫停。請參閱What does the "yield" keyword do?以獲得良好的概述。涉及這一過程的管理部門需要時間。相比之下，列表理解不需要花費這段時間，它可以循環所有循環，而無需重新激活和取消激活每個產生的值的函數。

發生器是高效內存，執行效率不高。他們可以節省執行時間，有時候是，但通常是因爲您避免分配和釋放更大的內存塊。