Question

我试图在许多教程中理解Python生成器的人告诉他们它们比例如迭代列表快得多，所以我试一试，我写了一个简单的代码。我没想到那个时差会那么大，有人可以解释一下为什么吗？或许我在这里做错了。

def f(limit):
    for i in range(limit):
        if(i / 7.0) % 1 == 0:
            yield i

def f1(limit):
    l = []
    for i in range(limit):
        if(i / 7.0) % 1 == 0:
            l.append(i)
    return l


t = timeit.Timer(stmt="f(50)", setup="from __main__ import f")
print t.timeit()

t1 = timeit.Timer(stmt="f1(50)", setup="from __main__ import f1")
print t1.timeit()

结果： t = 0.565694382945 t1 = 11.9298217371

Answer 1

您没有公平地比较f和f1。

您的第一个测试只是测量Python 构建生成器对象需要多长时间。它永远不会迭代这个对象，这意味着f中的代码永远不会被实际执行（生成器只在迭代时执行它们的代码）。

然而，您的第二个测试会测量拨打f1所需的时间。意思是，它计算函数构造列表l所需的时间，运行for循环完成，多次调用list.append，然后返回结果。显然，这将比生成生成器对象慢得多。

为了公平比较，请将生成器f转换为列表：

t = timeit.Timer(stmt="list(f(50))", setup="from __main__ import f")

这将导致它完全迭代，这意味着现在将执行f内的代码。

Answer 2

您计算创建生成器对象所需的时间。创建一个实际上并不执行任何代码，因此您实际上只是按照精心设计的方式执行任何操作。

修复之后，您会发现运行完成时生成器通常会稍微慢一些。它们的优点是它们不需要同时将所有元素存储在内存中，并且可以在中途停止。例如，当你有一系列布尔值并且想要检查它们中是否有任何一个是真的时，你需要首先计算所有值并创建一个列表，然后再检查真相，而对于生成器，你可以：

创建第一个布尔值
检查是否属实，如果是，请停止创建布尔值
否则，创建第二个布尔值
检查那个是否属实，如果是，则停止创建布尔值
等等。

Answer 3

https://wiki.python.org/moin/Generators在改进的效果部分提供了一些很好的信息。虽然创建一个生成器可能需要一些时间，但它提供了许多优点。

使用较少的内存。通过逐个创建值，整个列表永远不会在内存中。
开始时间较短。制作一个完整的列表需要时间，而生成器可以在创建第一个值时立即使用。
生成器没有设定的结束点。

这是一个关于创建生成器和迭代器http://sahandsaba.com/python-iterators-generators.html的好教程。看看吧！

Python生成器timeit

3 个答案: