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我正在观看这个视频（http://pyvideo.org/video/1758/loop-like-a-native-while-for-iterators-genera），最后他谈到了生成器表达式与正常的生成器方式，但似乎并非如此，我读过的其他主题是生成器表达式与产量说没有区别。但是，从我所看到的情况来看，每次生成器表达式不使用时，使用 yield 都会返回到 for 循环。它完成了它的任务，然后返回到 for 循环。这可能是内存使用量的一个相当大的差异（取决于你循环的内容）对吧？我的想法是对的吗？

# generators call yield which will return to the loop it's called in before coming back
def evens(stream):
    for n in stream:
        if n % 2 == 0:
            print("Inside evens")
            yield n

# this is the same as above just a generator expression
def evens2(stream):
    print("Inside evens2")
    return (n for n in stream if n % 2 == 0)
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1 回答 1

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你的想法是错误的。您的生成器表达式与生成器函数完全相同，只有一个区别：您将print()调用放置在错误的位置。在执行生成器表达式之前evens2打印，创建生成器对象，而在生成器函数本身内部打印。evens

如果这是 Python 3（或您使用过from __future__ import print_function），您也可以print()在生成器表达式中使用该函数：

def evens2(stream):
    return (print('inside evens2') or n for n in stream if n % 2 == 0)

这相当于：

def evens(stream):
    for n in stream:
        if n % 2 == 0:
            yield print("Inside evens") or n

print()总是回来None，所以print(..) or n会回来n。对任何一个的迭代都将打印并产生所有偶n数值。

演示：

>>> def evens2(stream):
...     return (print('inside evens2') or n for n in stream if n % 2 == 0)
...
>>> def evens(stream):
...     for n in stream:
...         if n % 2 == 0:
...             yield print("Inside evens") or n
...
>>> g1 = evens([1, 2, 3, 4, 5])
>>> g2 = evens2([1, 2, 3, 4, 5])
>>> g1
<generator object evens at 0x10bbf5938>
>>> g2
<generator object evens2.<locals>.<genexpr> at 0x10bbf5570>
>>> next(g1)
Inside evens
2
>>> next(g2)
inside evens2
2
>>> next(g1)
Inside evens
4
>>> next(g2)
inside evens2
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两个调用都生成一个生成器对象，并且每次使用next().

就 Python 而言，这两个生成器对象产生或多或少相同的字节码：

>>> import dis
>>> dis.dis(compile('(n for n in stream if n % 2 == 0)', '', 'exec').co_consts[0])
  1           0 LOAD_FAST                0 (.0)
        >>    3 FOR_ITER                27 (to 33)
              6 STORE_FAST               1 (n)
              9 LOAD_FAST                1 (n)
             12 LOAD_CONST               0 (2)
             15 BINARY_MODULO
             16 LOAD_CONST               1 (0)
             19 COMPARE_OP               2 (==)
             22 POP_JUMP_IF_FALSE        3
             25 LOAD_FAST                1 (n)
             28 YIELD_VALUE
             29 POP_TOP
             30 JUMP_ABSOLUTE            3
        >>   33 LOAD_CONST               2 (None)
             36 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(compile('''\
... def evens(stream):
...     for n in stream:
...         if n % 2 == 0:
...             yield n
... ''', '', 'exec').co_consts[0])
  2           0 SETUP_LOOP              35 (to 38)
              3 LOAD_FAST                0 (stream)
              6 GET_ITER
        >>    7 FOR_ITER                27 (to 37)
             10 STORE_FAST               1 (n)

  3          13 LOAD_FAST                1 (n)
             16 LOAD_CONST               1 (2)
             19 BINARY_MODULO
             20 LOAD_CONST               2 (0)
             23 COMPARE_OP               2 (==)
             26 POP_JUMP_IF_FALSE        7

  4          29 LOAD_FAST                1 (n)
             32 YIELD_VALUE
             33 POP_TOP
             34 JUMP_ABSOLUTE            7
        >>   37 POP_BLOCK
        >>   38 LOAD_CONST               0 (None)
             41 RETURN_VALUE

两者都用于FOR_ITER循环，COMPARE_OP以查看 的输出BINARY_MODULO是否等于 0，并且都用于YIELD_VALUE产生 的值n。

于 2016-04-27T15:18:40.063 回答