问生成器表达式与列表理解

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John's answer是好的(当你想要多次迭代一些东西时，列表理解会更好)。但是，还值得注意的是，如果您想使用任何list方法，就应该使用list。例如，以下代码将不起作用：

def gen():
    return (something for something in get_some_stuff())

print gen()[:2]     # generators don't support indexing or slicing
print [5,6] + gen() # generators can't be added to lists

基本上，如果您所做的只是迭代一次，则使用生成器表达式。如果您想存储和使用生成的结果，那么使用列表理解可能会更好。

由于性能是选择一个而不是另一个的最常见原因，我的建议是不要担心这一点，只选择一个；如果您发现程序运行太慢，那么也只有到那时，您才应该回去考虑代码的调优问题。

当结果需要多次迭代时，或者速度非常重要时，请使用列表理解。在范围很大或无限大的地方使用生成器表达式。

有关详细信息，请参阅Generator expressions and list comprehensions。

生成器表达式的好处是它使用较少的内存，因为它不会一次构建整个列表。生成器表达式最适合在列表作为中介时使用，例如对结果求和，或根据结果创建字典。

例如：

sum(x*2 for x in xrange(256))

dict( (k, some_func(k)) for k in some_list_of_keys )

这样做的好处是列表不是完全生成的，因此使用的内存很少(而且应该会更快)

但是，当期望的最终产品是列表时，您应该使用列表理解。您不会使用生成器表达式保存任何内存，因为您需要生成的列表。您还可以使用任何列表函数，如排序或反转。

例如：

reversed( [x*2 for x in xrange(256)] )