你懂清單理解嗎？如果是這樣的話，生成器表達(dá)式就像列表理解一樣，但是它不是查找所有感興趣的項(xiàng)目并將它們打包到列表中，而是等待，然后逐個(gè)從表達(dá)式中生成每個(gè)項(xiàng)目。

python 2版本：

>>> my_list = [1, 3, 5, 9, 2, 6]>>> filtered_list = [item for item in my_list if item > 3]>>> print filtered_list[5, 9, 6]>>> len(filtered_list)3>>> # compare to generator expression... >>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)>>> print filtered_gen  # notice it's a generator object<generator object at 0xb7d5e02c>>>> len(filtered_gen) # So technically, it has no lengthTraceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: object of type 'generator' has no len()>>> # We extract each item out individually. We'll do it manually first.... >>> filtered_gen.next()5>>> filtered_gen.next()9>>> filtered_gen.next()6>>> filtered_gen.next() # Should be all out of items and give an errorTraceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration>>> # Yup, the generator is spent. No values for you!... >>> # Let's prove it gives the same results as our list comprehension... >>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)>>> gen_to_list = list(filtered_gen)>>> print gen_to_list[5, 9, 6]>>> filtered_list == gen_to_listTrue>>>

python 3版本：

變化next()到__next__()

因?yàn)樯善鞅磉_(dá)式一次只需要生成一個(gè)項(xiàng)，因此可以節(jié)省大量的內(nèi)存使用。生成器表達(dá)式在場景中最有意義，在這種情況下，您需要一次取一項(xiàng)，根據(jù)該項(xiàng)進(jìn)行大量計(jì)算，然后再轉(zhuǎn)到下一項(xiàng)。如果需要多個(gè)值，還可以使用生成器表達(dá)式并一次獲取幾個(gè)值。如果在程序開始之前需要所有的值，請使用列表理解。

列表/生成器理解是一個(gè)結(jié)構(gòu)，您可以使用它從現(xiàn)有的列表/生成器創(chuàng)建一個(gè)新的列表/生成器。

假設(shè)您希望生成從1到10的每個(gè)數(shù)字的平方列表。

>>> [x**2 for x in range(1,11)][1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

這里,range(1,11)生成列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，但是range函數(shù)不是Python3.0之前的生成器，因此我使用的構(gòu)造是列表理解。

如果我想創(chuàng)建一個(gè)做同樣事情的生成器，我可以這樣做：

>>> (x**2 for x in xrange(1,11))<generator object at 0x7f0a79273488>

然而，在Python 3中，range是一個(gè)生成器，因此結(jié)果僅取決于您使用的語法(方括號或圓括號)。