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上一篇文章我们已经学习了生成器函数,本票文章我们来学习生成器表达式。从语法上来讲,生成器表达式就像一般的列表解析一样,但是它们是括在圆括号中而不是方括号中的。
>>>[x ** 2 for x in range(4)] # List comprehension: build a list
[0,1,4,9]
>>>(x ** 2 for x in range(4)) # Generator expression: make an iterable
实际上,列表解析基本上等同于:在一个list调用中包含一个生成器表达式以迫使其一次生成列表中所有的结果。
>>>list(x ** 2 for x in range(4)) # List comprehension equivalence
[0,1,4,9]
虽然结果一样,但是从执行过程上来讲,生成器表达式很不相同:不是在内存中构建结果,而是返回一个生成器对象,这个对象支持迭代协议。
>>>G = (x ** 2 for x in range(4))
>>>next(G)
0
>>>next(G)
1
>>>next(G)
4
>>>next(G)
9
>>>next(G)
Traceback (most recent call last):
...more text omitted...
StopIteration
我们一般不会机械地使用next迭代器来操作生成器表达式,因为for循环会自动触发。
>>>for num in (x ** 2 for x in range(4)):
... print('%s,%s' % (num,num / 2.0))
...
0,0.0
1,0.5
4,2.0
9,4.5
注意,如果生成器表达式是在其他的括号之内,在这种情况下,生成器自身的括号就不是必须的了。但是在下面第二个sorted调用中,还是需要额外的括号,因为括号里面还有其它内容。
>>>sum(x ** 2 for x in range(4))
14
>>>sorted(x ** 2 for x in range(4))
[0,1,4,9]
>>>sorted((x ** 2 for x in range(4)),reverse=True)
[9,4,1,0]
>>>import math
>>>list( map(math.sqrt,(x ** 2 for x in range(4))) )
[0.0,1.0,2.0,3.0]
生成器表达式大体上可以认为是对内存空间的优化,它们不需要像方括号的列表解析一样,一次构造出整个结果列表。它们在实际中运行起来可能稍慢一些,所以它们可能只对于非常大的结果集合的运算来说是最优的选择。关于性能的更权威的评价,必须等到我们在稍后学习编写计时脚本的时候给出。