生成器vs列表理解

Question

在下面的代码中，使用列表理解还是生成器会更好？

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) 

在这些测试中，如果列表很大发电机更快，如果列表是短名单理解显然更快。
这是因为理解是电脑只有一次？
对于大的列表：generator快于listcomp
对于小列表：generator慢listcomp

Answer 1

in针对发电机表达将利用__iter__()方法的和，直到找到一个匹配迭代的表达，使之更有效地在一般情况下比列表理解，它在扫描结果进行匹配之前首先产生整个列表。

您的具体示例的替代方法是使用any()，以使测试更加明确。我觉得这是一个稍微更可读：

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

你必须要考虑到in确实提出了发电机;如果您需要在其他地方使用发生器，则不能使用此方法。

至于你的具体时间测试;你的'短'测试是致命的缺陷。第一次迭代izip()发电机将完全耗尽，使得其他9999次迭代测试与空的发电机测试。您正在测试创建一个空列表和一个空的生成器之间的差异，放大创建成本差异。

此外，您应该使用timeit module来运行测试，确保测试是可重复。这意味着每次迭代都必须创建一个新的对象izip();现在对比度大得多：

>>> # 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 

在所有情况下，发电机的变体是远远快;你要缩短“短”版本只是元组的列表解析开始赢：

>>> 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，其中发电机表情和列表内涵的实现是更接近，你有下井4项的列表理解胜前：

>>> 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

创建发电机比创建一个列表慢，所以你必须要考虑到的变量：时间用于创建对象和时间检验的表达。所以要回答你的问题，如果“更好”，你的意思是“更快”：这取决于n。

Answer 3

在创建生成器表达式时存在一定的开销，但最终不需要分配大量内存来弥补它。

小列表解析速度较快，因为它们没有那个开销。

通常小的情况下足够接近，所以在这种情况下，最好选择一个生成器表达式

到一个网络服务器中可能有100的或1000的连接，同时节省内存，这是特别重要的。