最牛逼的Python生成器表达式：提升你代码的效率和可读性
Python的生成器表达式是一项非常强大的功能，它能够以简洁高效的方式生成数据，而不需要占用大量内存。如果你还不熟悉生成器表达式的使用，今天就来深入了解一下这个非常酷的功能，掌握后你会发现你的代码会变得更简洁、更高效。
什么是生成器表达式？
生成器表达式是Python中的一种简洁的语法，能够快速创建一个生成器对象。与列表推导式相比，生成器表达式的特点是它不会一次性将所有数据加载到内存中，而是按需生成数据，这使得它在处理大量数据时非常高效。
生成器表达式的基本语法如下：
(expression for item in iterable if condition)
- expression
: 用来生成值的表达式，可以是任何有效的Python表达式。 - item
: 迭代变量，每次迭代会取出一个值。 - iterable
: 可迭代对象，比如列表、元组、字符串等。 - condition
（可选）：一个筛选条件，只有满足条件的数据才会被生成。
注意：生成器表达式和列表推导式的语法非常相似，主要的区别在于生成器表达式用圆括号 () 包裹，而列表推导式用方括号 []。
生成器表达式的优点
- 节省内存
：生成器按需生成数据，只在迭代时计算结果，因此内存占用非常小。 - 代码简洁
：生成器表达式语法简洁，能将复杂的生成逻辑压缩为一行代码。 - 惰性求值
：生成器是惰性计算的，只有在需要的时候才会生成下一个值，避免了一次性加载大量数据。
简单易懂的例子
例子 1：生成一个平方数的生成器
假设我们要创建一个生成器，它能够按顺序生成1到10的平方数。使用生成器表达式可以这样写：
squares = (x**2 for x in range(1, 11))
这个生成器会按顺序计算并返回1到10的平方，但它并不会一次性生成所有值并占用内存，而是当我们请求下一个平方值时才会计算。
我们可以通过next()函数来获取生成器中的下一个值：
print(next(squares)) # 输出 1
print(next(squares)) # 输出 4
print(next(squares)) # 输出 9
注意：每次调用next()函数时，生成器会继续从上次停止的地方计算下一个值。
例子 2：过滤列表中的偶数
假设我们有一个列表，里面包含了1到10的数字，我们希望从中筛选出所有的偶数。通过生成器表达式，可以轻松实现：
evens = (x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0)
这行代码创建了一个生成器，只有在数字是偶数时，才会将它加入到生成器中。当我们需要访问偶数时，生成器会逐个返回满足条件的数字：
for even in evens:
print(even)
输出结果：
2
4
6
8
10
例子 3：计算文本中的单词长度
生成器表达式不仅可以用于数字处理，还能用于处理字符串或文本数据。比如，我们可以计算文本中每个单词的长度：
text = "Python is awesome"
word_lengths = (len(word) for word in text.split())
这个生成器会返回每个单词的长度，依次生成6, 2, 7。如果想要遍历所有生成的值，可以用for循环：
for length in word_lengths:
print(length)
输出结果：
6
2
7
为什么要用生成器表达式？
-
内存节省：与普通的列表不同，生成器表达式不会将所有数据一次性存入内存，而是按需生成数据。当你处理庞大的数据集时，生成器表达式的优势尤其明显。
-
提高性能：由于生成器表达式是惰性求值，只有在需要时才会生成下一个值，因此它避免了不必要的计算和内存占用，能提高程序的整体性能。
-
简洁明了：相比传统的使用
for循环手动生成数据，生成器表达式的写法更加简洁。一个简单的生成器表达式就能替代多行代码，提升代码的可读性。
生成器表达式与列表推导式
生成器表达式与列表推导式非常相似，但它们的最大区别在于内存使用方式。列表推导式会一次性将所有数据生成并存储在内存中，而生成器表达式则是懒加载的方式，在迭代时才逐个生成数据。
让我们来看看两者的对比：
列表推导式
squares_list = [x**2 for x in range(1, 11)]
这行代码会一次性计算并返回所有1到10的平方数，结果存储在列表中。如果数据量较大，这会消耗较多内存。
生成器表达式
squares_gen = (x**2 for x in range(1, 11))
这行代码则是生成一个生成器对象，只有在实际迭代时，才会计算出每个平方数。这样，内存消耗大大降低。
总结
生成器表达式是Python中一个非常实用的功能，能够在内存占用和代码可读性上带来显著的优势。它通过惰性计算的方式按需生成数据，避免了不必要的内存浪费，尤其在处理大量数据时表现出色。掌握了生成器表达式后，你的代码会变得更加简洁和高效，是Python编程中不可或缺的一项技能。
原文始发于微信公众号（小陈大看点）：最牛逼的Python生成器表达式：提升你代码的效率和可读性
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