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？
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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。
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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。
# 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())
