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Generatorausdrücke vs. Listenverständnisse: Wann sollten Sie sie in Python verwenden?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-12-14 11:21:11807Durchsuche

Generator Expressions vs. List Comprehensions: When Should You Use Each in Python?

Generatorausdrücke vs. Listenverständnisse in Python

Generatorausdrücke und Listenverständnisse sind zwei leistungsstarke Werkzeuge in Python zum Erstellen neuer Iterables. Es kann jedoch verwirrend sein, zu verstehen, wann die einzelnen Optionen verwendet werden sollten.

Generatorausdrücke verstehen

Generatorausdrücke verwenden Klammern, um eine Folge von Werten zu erstellen. Sie sind faul, das heißt, sie erzeugen nur Werte, wenn sie benötigt werden. Dies kann im Vergleich zu Listenverständnissen, die eine Liste aller Werte auf einmal erstellen, Speicherplatz sparen.

Wann Generatorausdrücke verwendet werden sollten

Generatorausdrücke werden am besten verwendet, wenn:

  • Sie müssen eine Sequenz einmal durchlaufen und müssen sie nicht speichern Ergebnisse.
  • Sie möchten Speicherplatz sparen, indem Sie Werte bei Bedarf generieren.

Listenverständnisse verstehen

Listenverständnisse verwenden zum Erstellen eckige Klammern eine Werteliste. Sie werten eifrig die gesamte Sequenz aus und speichern alle Werte im Speicher.

Wann man Listenverständnisse verwendet

Listenverständnisse werden am besten verwendet, wenn:

  • Sie müssen die Ergebnisse des Verständnisses manipulieren oder speichern.
  • Sie müssen darüber iterieren Mehrfachsequenz.

Zusätzliche Überlegungen

  • Listenmethoden: Listenverständnisse können Listenmethoden direkt verwenden, während Ausdrücke generiert werden nicht möglich.
  • Schneiden und Indizieren:Liste Comprehensions unterstützen Slicing und Indizierung, Generatorausdrücke dagegen nicht.
  • Leistung: Im Allgemeinen sind Listencomprehensions etwas schneller als Generatorausdrücke. Allerdings ist der Unterschied meist vernachlässigbar.

Fazit

Letztendlich hängt die Wahl zwischen Generatorausdrücken und Listenverständnissen von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Denken Sie daran, die folgenden Faktoren zu berücksichtigen: Speichernutzung, Leistung und ob Sie die Ergebnisse speichern und bearbeiten müssen.

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