生成列表可以提高 Python 性能吗？答案

【问题标题】：Can generatorizing a list improve Python performance?生成列表可以提高 Python 性能吗？
【发布时间】：2017-02-05 19:20:09
【问题描述】：

def numbers(mi, ma):
    return [n for n in range(mi, ma + 1)]

def gen(xs):
    return (x for x in xs)

example = gen(numbers(10, 20))

在这个例子中，gen 可以提高numbers 的迭代性能吗？为什么（不）？

def numbersGen(mi, ma):
    return gen([n for n in range(mi, ma + 1)]) # Generator from list comprehension?

Python 能像 Haskell 一样懒惰吗？

【问题讨论】：

Python 不能像 Haskell 那样“懒惰”，因为它的操作方式根本不同。在显示的代码中，列表是在从数字返回之前创建的；它是与生成器一起包装的返回列表。 “直接”形式也是如此。如果生成器在某种程度上比已经实现的列表迭代“更快”，我会非常怀疑。
我了解Python的基本操作顺序；我想知道是否有优化好处或语法特殊性。
很少有 Python 可以做/做来优化这种情况 - 每个表达式都被急切地评估为一个值，因为它是“执行的”，然后才能提供下一个。这类似于大多数常见语言（从 JavaScript 到 C#），并且与 Haskell 是一种完全不同的基本方法，Haskell 是一种纯函数式语言。 Python 程序必须添加回选择惰性，例如使用没有预先实现源的生成器。

【解决方案1】：

在这种特殊情况下，range 已经像您希望的那样懒惰了。没有理由进一步将其输出包装在间接层中。当然，Python 生成器与 Haskell 懒惰的常见警告也适用；也就是说，多次迭代，或者从特定点继续多次，在 Python 中是很痛苦的，但内存使用通常更容易预测。

【讨论】：