79、Python生成器与列表推导式的应用与权衡

Python生成器与列表推导式的应用与权衡

1. 生成器的使用原则

在Python编程中，生成器是一个较为高级的概念，在Python 3.x版本中尤为常用。许多内置工具如 range 、 map 、字典的 keys 方法，甚至文件操作，如今都可视为生成器。用户自定义的生成器在Python代码中也越来越常见。

不过，使用生成器时需遵循一定原则。就像使用列表推导式一样，若非必要，不要用用户自定义的生成器使代码复杂化。对于小型程序和小规模数据集，简单的结果列表往往就足够了，它们更易理解，会在不需要时自动释放内存，且处理速度通常更快。

这里要提及Python的一条基本原则：“显式优于隐式”（EIBTI原则）。代码越清晰，其他程序员就越容易理解。生成器的隐式行为对很多用户来说，理解起来可能比更明显的替代方案困难得多。所以，除非必要，不要让程序变得复杂。

2. 生成器的优势案例

尽管有使用原则，但在某些情况下，生成器确实是很好的解决方案。以生成非平凡序列的所有可能排列为例，随着序列元素数量增加，排列组合的数量呈指数级增长。

比如，使用 permute1 函数生成结果列表时，对于包含10个元素的序列，生成包含360万个元素的列表在2GHz四核处理器的计算机上需要37秒；而使用 permute2 生成器版本，能立即开始返回结果，将其转换为列表大约需要28秒，且生成的结果与 permute1 相同。

当序列元素增加到50个时，