Python使用总结之为什么列表生成式的内存开销比生成器表达式大?

Python使用总结之为什么列表生成式的内存开销比生成器表达式大?

  1. 列表生成式 ([x*3 for x in gen_AB()]):

    • 列表生成式会立即生成整个列表并将所有元素存储在内存中。
    • 这意味着它需要的内存量取决于生成的列表中元素的数量。
    • 例如,如果 gen_AB() 生成了 1000 个元素,[x*3 for x in gen_AB()] 会创建一个包含 1000 个元素的新列表,并将其全部存储在内存中。
  2. 生成器表达式 ((x*3 for x in gen_AB())):

    • 生成器表达式不会立即生成整个序列,而是返回一个生成器对象,该对象按需生成元素。
    • 这意味着它一次只生成一个元素,并且仅在需要时才生成下一个元素。
    • 生成器表达式的内存开销很小,因为它只需要存储生成器对象和计算当前元素所需的状态。
    • 例如,如果 gen_AB() 生成了 1000 个元素,(x*3 for x in gen_AB()) 不会立即生成这 1000 个元素,而是会在每次迭代时按需生成每个元素。

简而言之:

  • 列表生成式 在内存中存储所有生成的元素,内存开销大。
  • 生成器表达式 只在需要时生成元素,内存开销小。

因此,生成器表达式在处理大量数据或内存有限的情况下是更好的选择,因为它们具有更好的内存效率。

python 复制代码
# 列表生成式:立即生成所有元素并存储在内存中
list_comprehension = [x*3 for x in gen_AB()]

# 生成器表达式:按需生成元素,内存开销小
generator_expression = (x*3 for x in gen_AB())
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