列表解析与生成器表达式

最近在学习python的过程中，对列表解析及生成器表达式有点疑惑。从表面上看，两者很相似，只有一点不同：列表解析采用中括号[]来包含，生成器表达式采用小括号()来包含。

两者都可以用来动态的创建列表，但是本质上又有些不同。

先来看下列表解析：

列表解析可以用来修改一个列表，或者是动态的创建一个列表。它的表达式为：

[expr for iter_var in iterable]    or    [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 

第一种语法：首先迭代iterable里所有内容，每一次迭代，都把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应用该iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。
第二种语法：加入了判断语句，只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到iter_var中，再在表达式中应用该iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。

>>> [i for i in range(10)]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

注意，列表解析会产生一个新的列表，如上所示。

>>> [i for i in range(10) if i % 2 == 0]
[0, 2, 4, 6, 8]

列表解析可以帮助我们在处理负责逻辑的时候，仅仅使用简单的代码就可以完成目标任务。但是由于它存在副作用：修改或产生列表，对于大数据的话，多少会对内存不友好，所以才有了生成器表达式。

生成器表达式：

生成器表达式相当于对列表解析的扩展，它是对内存有好的，因为他只是生成了一个生成器，当我们需要使用该生成器对应的逻辑目标数据时，它才会通过既定逻辑去生成该数据，所以不会大量占用内存。

它的表达式为：

(expr for iter_var in iterable)    or    (expr for iter_var in iterable if cond_expr])。与列表解析非常相似，仅仅是大括号改变为小括号。

>>> (i for i in range(10) if i % 2 == 0)
<generator object <genexpr> at 0xb772cc0c>

如上所示，生成器表达式并不会生成列表，只是生成了一个生成器。我们在使用该生成器的时候，它才会计算相应的值。

>>> max(i for i in range(10) if i % 2 == 0)
8

或是

>>> for x in (i for i in range(10) if i % 2 == 0):
...     print x,
... 
0 2 4 6 8

在使用到该生成器时，生成器会自动去迭代，完成相应的功能。