生成器vs列表理解

Question

在下面的代碼中，使用列表理解還是生成器會更好？

from itertools import izip 
n=2 
l=izip(xrange(10**n), xrange(10**n)) 
print 3 not in [x[0] for x in l] 
#or 
#print 3 not in (x[0] for x in l) 

在這些測試中，如果列表很大發電機更快，如果列表是短名單理解顯然更快。
這是因爲理解是電腦只有一次？
對於大的列表：generator快於listcomp
對於小列表：generator慢listcomp

Answer 1

in針對發電機表達將利用__iter__()方法的和，直到找到一個匹配迭代的表達，使之更有效地在一般情況下比列表理解，它在掃描結果進行匹配之前首先產生整個列表。

您的具體示例的替代方法是使用any()，以使測試更加明確。我覺得這是一個稍微更可讀：

any(x[0] == 3 for x in l) 

你必須要考慮到in確實提出了發電機;如果您需要在其他地方使用發生器，則不能使用此方法。

至於你的具體時間測試;你的'短'測試是致命的缺陷。第一次迭代izip()發電機將完全耗盡，使得其他9999次迭代測試與空的發電機測試。您正在測試創建一個空列表和一個空的生成器之間的差異，放大創建成本差異。

此外，您應該使用timeit module來運行測試，確保測試是可重複。這意味着每次迭代都必須創建一個新的對象izip();現在對比度大得多：

>>> # Python 2, 'short' 
... 
>>> timeit.timeit("l = izip(xrange(10**2), xrange(10**2)); 3 not in (x[0] for x in l)", 'from itertools import izip', number=100000) 
0.27606701850891113 
>>> timeit.timeit("l = izip(xrange(10**2), xrange(10**2)); 3 not in [x[0] for x in l]", 'from itertools import izip', number=100000) 
1.7422130107879639 
>>> # Python 2, 'long' 
... 
>>> timeit.timeit("l = izip(xrange(10**3), xrange(10**3)); 3 not in (x[0] for x in l)", 'from itertools import izip', number=100000) 
0.3002200126647949 
>>> timeit.timeit("l = izip(xrange(10**3), xrange(10**3)); 3 not in [x[0] for x in l]", 'from itertools import izip', number=100000) 
15.624258995056152 

和Python的3：

>>> # Python 3, 'short' 
... 
>>> timeit.timeit("l = zip(range(10**2), range(10**2)); 3 not in (x[0] for x in l)", number=100000) 
0.2624585109297186 
>>> timeit.timeit("l = zip(range(10**2), range(10**2)); 3 not in [x[0] for x in l]", number=100000) 
1.5555254180217162 
>>> # Python 3, 'long' 
... 
>>> timeit.timeit("l = zip(range(10**3), range(10**3)); 3 not in (x[0] for x in l)", number=100000) 
0.27222433499991894 
>>> timeit.timeit("l = zip(range(10**3), range(10**3)); 3 not in [x[0] for x in l]", number=100000) 
15.76974998600781 

在所有情況下，發電機的變體是遠遠快;你要縮短「短」版本只是元組的列表解析開始贏：

>>> timeit.timeit("n = 8; l = izip(xrange(n), xrange(n)); 3 not in (x[0] for x in l)", 'from itertools import izip', number=100000) 
0.2870941162109375 
>>> timeit.timeit("n = 8; l = izip(xrange(n), xrange(n)); 3 not in [x[0] for x in l]", 'from itertools import izip', number=100000) 
0.28503894805908203 

在Python 3中，其中發電機表情和列表內涵的實現是更接近，你有下井4項的列表理解勝前：

>>> timeit.timeit("n = 4; l = zip(range(n), range(8)); 3 not in (x[0] for x in l)", number=100000) 
0.284480107948184 
>>> timeit.timeit("n = 4; l = zip(range(n), range(8)); 3 not in [x[0] for x in l]", number=100000) 
0.23570425796788186 

Answer 2

創建發電機比創建一個列表慢，所以你必須要考慮到的變量：時間用於創建對象和時間檢驗的表達。所以要回答你的問題，如果「更好」，你的意思是「更快」：這取決於n。

Answer 3

在創建生成器表達式時存在一定的開銷，但最終不需要分配大量內存來彌補它。

小列表解析速度較快，因爲它們沒有那個開銷。

通常小的情況下足夠接近，所以在這種情況下，最好選擇一個生成器表達式

到一個網絡服務器中可能有100的或1000的連接，同時節省內存，這是特別重要的。