列表解析及生成器表达式的效率问题

列表解析(List Comprehensions)，来自函数式的编程语言Haskell。是一个非常有用，简单而且灵活的工具，可以动态地创建列表。自Python2.0，列表开始加入到Python中，里面有lambda,map,filter等，使Python具备一个很重要的功能:函数式编程。使Python语言有了个革命性的发展.也提供用户一个强大工具，只用一行代码就可以创建包含特定内容的列表。

其基本格式:

[

expr

for

item

in

iterable

if

condition

]

比如下面两个例子，即可以用map, filter等来实现

也可以使用列表解析来实现

列表解析的一个不足就是必要生成所有的数据，用以创建整个列表。这可能对有大量数据的迭代器有负面效应，存在严重效率问题.生成器表达式自Python2.4被引入，与列表解析非常相似，语法也相似。不过它不会真正创建数字列表，而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一条数据后，把这条数据yield(产生)出来，生成器表达式使用了lazy

evaluation(延迟计算)，所以它在内存使用上更有效。生成器表达式格式:

(

expr

for

item

in

iterable

if

condition

)

下面举个例子来说明:

【 测试文件 】

准备了四个文件: 1.txt 2.txt 3.txt 4.txt

文件大小分别为: 10M 100M 1G 10G

【

测试内容

】测试上述四个文件所有非空字符的数目

【

测试项目

】列表解析  VS  生成器表达式

【测试脚本】

【测试结果】

【测试分析】

1. 当数据比较小时，使用生成器表达式所耗时间比列表解析要稍微快些

2. 当数据比较大时，比如接近PC机内存的总量时，用后者速度要快的多！