本文主要是介绍python系列教程218——生成器表达式，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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声明：在人工智能技术教学期间，不少学生向我提一些python相关的问题，所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是由我所写，所以不如我的AI技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得阅读！想要学习AI技术的同学可以点击跳转到我的教学网站。PS：看不懂本篇文章的同学请先看前面的文章，循序渐进每天学一点就不会觉得难了！
上一篇文章我们已经学习了生成器函数，本票文章我们来学习生成器表达式。从语法上来讲，生成器表达式就像一般的列表解析一样，但是它们是括在圆括号中而不是方括号中的。
>>>[x ** 2 for x in range（4）] # List comprehension: build a list[0,1,4,9]>>>（x ** 2 for x in range（4）） # Generator expression: make an iterable<generator object at 0x011DC648>
实际上，列表解析基本上等同于：在一个list调用中包含一个生成器表达式以迫使其一次生成列表中所有的结果。
>>>list（x ** 2 for x in range（4）） # List comprehension equivalence[0,1,4,9]
虽然结果一样，但是从执行过程上来讲，生成器表达式很不相同：不是在内存中构建结果，而是返回一个生成器对象，这个对象支持迭代协议。
>>>G = （x ** 2 for x in range（4））>>>next（G）0>>>next（G）1>>>next（G）4>>>next（G）9>>>next（G）Traceback （most recent call last）:...more text omitted...StopIteration
我们一般不会机械地使用next迭代器来操作生成器表达式，因为for循环会自动触发。
>>>for num in （x ** 2 for x in range（4））:... print（'%s,%s' % （num,num / 2.0））...0,0.01,0.54,2.09,4.5
注意，如果生成器表达式是在其他的括号之内，在这种情况下，生成器自身的括号就不是必须的了。但是在下面第二个sorted调用中，还是需要额外的括号，因为括号里面还有其它内容。
>>>sum（x ** 2 for x in range（4））14>>>sorted（x ** 2 for x in range（4））[0,1,4,9]>>>sorted（（x ** 2 for x in range（4））,reverse=True）[9,4,1,0]>>>import math>>>list（ map（math.sqrt,（x ** 2 for x in range（4））） ）[0.0,1.0,2.0,3.0]
生成器表达式大体上可以认为是对内存空间的优化，它们不需要像方括号的列表解析一样，一次构造出整个结果列表。它们在实际中运行起来可能稍慢一些，所以它们可能只对于非常大的结果集合的运算来说是最优的选择。关于性能的更权威的评价，必须等到我们在稍后学习编写计时脚本的时候给出。
这篇关于python系列教程218——生成器表达式的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
