Question

在Python 3中，列表理解只是用于生成list函数的生成器表达式的语法糖吗？

e.g。是以下代码：

squares = [x**2 for x in range(1000)]

实际上在后台转换为以下内容？

squares = list(x**2 for x in range(1000))

我知道输出是相同的，并且Python 3修复了列表推导所具有的周围命名空间的令人惊讶的副作用，但就CPython解释器所做的内容而言，前者转换为后者，或者是代码如何执行有什么不同？

背景

我在this question的评论部分找到了这种等效声明，并且快速谷歌搜索显示了同样的声明here。

在What's New in Python 3.0 docs中也有人提到这一点，但措辞有些模糊：

另请注意，列表推导具有不同的语义：它们更接近于list（）构造函数中的生成器表达式的语法糖，特别是循环控制变量不再泄漏到周围的范围中。

Answer 1

两者的工作方式不同，列表推导版本利用了特殊的字节码LIST_APPEND，它直接为我们调用PyList_Append。因此，它避免了对list.append的属性查找和Python级别的函数调用。

>>> def func_lc():
    [x**2 for x in y]
...
>>> dis.dis(func_lc)
  2           0 LOAD_CONST               1 (<code object <listcomp> at 0x10d3c6780, file "<ipython-input-42-ead395105775>", line 2>)
              3 LOAD_CONST               2 ('func_lc.<locals>.<listcomp>')
              6 MAKE_FUNCTION            0
              9 LOAD_GLOBAL              0 (y)
             12 GET_ITER
             13 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair)
             16 POP_TOP
             17 LOAD_CONST               0 (None)
             20 RETURN_VALUE

>>> lc_object = list(dis.get_instructions(func_lc))[0].argval
>>> lc_object
<code object <listcomp> at 0x10d3c6780, file "<ipython-input-42-ead395105775>", line 2>
>>> dis.dis(lc_object)
  2           0 BUILD_LIST               0
              3 LOAD_FAST                0 (.0)
        >>    6 FOR_ITER                16 (to 25)
              9 STORE_FAST               1 (x)
             12 LOAD_FAST                1 (x)
             15 LOAD_CONST               0 (2)
             18 BINARY_POWER
             19 LIST_APPEND              2
             22 JUMP_ABSOLUTE            6
        >>   25 RETURN_VALUE

另一方面，list()版本只是将生成器对象传递给列表的__init__方法，然后在内部调用其extend方法。由于对象不是列表或元组，因此CPython会获取其iterator first，然后只需将项添加到列表中，直到iterator is exhausted：

>>> def func_ge():
    list(x**2 for x in y)
...
>>> dis.dis(func_ge)
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (list)
              3 LOAD_CONST               1 (<code object <genexpr> at 0x10cde6ae0, file "<ipython-input-41-f9a53483f10a>", line 2>)
              6 LOAD_CONST               2 ('func_ge.<locals>.<genexpr>')
              9 MAKE_FUNCTION            0
             12 LOAD_GLOBAL              1 (y)
             15 GET_ITER
             16 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair)
             19 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair)
             22 POP_TOP
             23 LOAD_CONST               0 (None)
             26 RETURN_VALUE
>>> ge_object = list(dis.get_instructions(func_ge))[1].argval
>>> ge_object
<code object <genexpr> at 0x10cde6ae0, file "<ipython-input-41-f9a53483f10a>", line 2>
>>> dis.dis(ge_object)
  2           0 LOAD_FAST                0 (.0)
        >>    3 FOR_ITER                15 (to 21)
              6 STORE_FAST               1 (x)
              9 LOAD_FAST                1 (x)
             12 LOAD_CONST               0 (2)
             15 BINARY_POWER
             16 YIELD_VALUE
             17 POP_TOP
             18 JUMP_ABSOLUTE            3
        >>   21 LOAD_CONST               1 (None)
             24 RETURN_VALUE
>>>

时间比较：

>>> %timeit [x**2 for x in range(10**6)]
1 loops, best of 3: 453 ms per loop
>>> %timeit list(x**2 for x in range(10**6))
1 loops, best of 3: 478 ms per loop
>>> %%timeit
out = []
for x in range(10**6):
    out.append(x**2)
...
1 loops, best of 3: 510 ms per loop

由于属性查找速度慢，正常循环稍慢。缓存它并重复一次。

>>> %%timeit
out = [];append=out.append
for x in range(10**6):
    append(x**2)
...
1 loops, best of 3: 467 ms per loop

除了列表理解不再泄漏变量之外，还有一个区别是这样的东西不再有效了：

>>> [x**2 for x in 1, 2, 3] # Python 2
[1, 4, 9]
>>> [x**2 for x in 1, 2, 3] # Python 3
  File "<ipython-input-69-bea9540dd1d6>", line 1
    [x**2 for x in 1, 2, 3]
                    ^
SyntaxError: invalid syntax

>>> [x**2 for x in (1, 2, 3)] # Add parenthesis
[1, 4, 9]
>>> for x in 1, 2, 3: # Python 3: For normal loops it still works
    print(x**2)
...
1
4
9

Answer 2

两种表单都创建并调用匿名函数。但是，list(...)形式创建生成器函数并将返回的生成器迭代器传递给list，而使用[...]形式，匿名函数直接使用LIST_APPEND构建列表操作码。

以下代码获取匿名函数的反编译输出以获取示例解析及其对应的genexp-pass-to - list：

import dis

def f():
    [x for x in []]

def g():
    list(x for x in [])

dis.dis(f.__code__.co_consts[1])
dis.dis(g.__code__.co_consts[1])

理解的输出是

  4           0 BUILD_LIST               0
              3 LOAD_FAST                0 (.0)
        >>    6 FOR_ITER                12 (to 21)
              9 STORE_FAST               1 (x)
             12 LOAD_FAST                1 (x)
             15 LIST_APPEND              2
             18 JUMP_ABSOLUTE            6
        >>   21 RETURN_VALUE

genexp的输出是

  7           0 LOAD_FAST                0 (.0)
        >>    3 FOR_ITER                11 (to 17)
              6 STORE_FAST               1 (x)
              9 LOAD_FAST                1 (x)
             12 YIELD_VALUE
             13 POP_TOP
             14 JUMP_ABSOLUTE            3
        >>   17 LOAD_CONST               0 (None)
             20 RETURN_VALUE

Answer 3

您实际上可以证明两者可以具有不同的结果，以证明它们本质上是不同的：

>>> list(next(iter([])) if x > 3 else x for x in range(10))
[0, 1, 2, 3]

>>> [next(iter([])) if x > 3 else x for x in range(10)]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 1, in <listcomp>
StopIteration

由于理解不能处理StopIteration，而list构造函数可以处理，因此不能将理解中的表达式视为生成器。

Answer 4

它们是不同的，list()将在括号中的内容执行完之后而不是之前评估给出的内容。

python中的[]有点神奇，它告诉python将列表中的内容包装起来，更像是语言的类型提示。

列表是否理解为Python 3中的`list（generator expression）`的语法糖？

背景

4 个答案: