Python的高级特征你知多少？来对比看看(2)

如果列表很小，比如 1000 行，计算所需的内存还行。但如果列表巨长，比如十亿浮点数，这样做就会出现问题了。使用这种 for 循环，内存中将出现大量列表，但不是每个人都有无限的 RAM 来存储这么多东西的。Python 中的 range() 函数也是这么干的，它在内存中构建列表。

代码中第二部分展示了使用 Python generator 函数对数字列表求和。generator 函数创建元素，并只在必要时将其存储在内存中，即一次一个。这意味着，如果你要创建十亿浮点数，你只能一次一个地把它们存储在内存中!Python 2.x 中的 xrange() 函数就是使用 generator 来构建列表。

上述例子说明：如果你想为一个很大的范围生成列表，那么就需要使用 generator 函数。如果你的内存有限，比如使用移动设备或边缘计算，使用这一方法尤其重要。

也就是说，如果你想对列表进行多次迭代，并且它足够小，可以放进内存，那最好使用 for 循环或 Python 2.x 中的 range 函数。因为 generator 函数和 xrange 函数将会在你每次访问它们时生成新的列表值，而 Python 2.x range 函数是静态的列表，而且整数已经置于内存中，以便快速访问。

# (1) Using a for loopv 
numbers = list() 
 
for i in range(1000): 
    numbers.append(i+1) 
 
total = sum(numbers) 
 
# (2) Using a generator 
 def generate_numbers(n): 
     num, numbers = 1, [] 
     while num < n: 
           numbers.append(num) 
     num += 1 
     return numbers 
 total = sum(generate_numbers(1000)) 
 
 # (3) range() vs xrange() 
 total = sum(range(1000 + 1)) 
 total = sum(xrange(1000 + 1)) 

原文链接：https://towardsdatascience.com/5-advanced-features-of-python-and-how-to-use-them-73bffa373c84

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（编辑：ASP站长网）