带生成器表达式的Python for循环是否值得现有字典使用？

我有一个模拟器程序，可以对现有字典中的所有对象进行大量循环。字典包含数十万个对象，每个对象都有函数和属性

我想知道，在为每个循环创建生成器表达式时，如何权衡速度/内存，以及这是否比简单地循环字典中的值更好。对于许多循环，循环中还将有一个if语句

简单for循环和if语句示例：

for obj in dict.values():
    if obj.attr or n.state=='value':
        obj.someFunction()

for obj in (n for n in dict.values() if n.attr or n.state=='value'):
        obj.someFunction()

生成器表达式示例：

for obj in dict.values():
    if obj.attr or n.state=='value':
        obj.someFunction()

for obj in (n for n in dict.values() if n.attr or n.state=='value'):
        obj.someFunction()

所以我真正想知道的是：在这里创建生成器有什么意义吗？或者这只会花费更多的时间并增加复杂性，因为字典已经存在于内存中了？

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我已经对使用的时间做了一些测试，对于这个程序来说，差异似乎可以忽略不计，所以我最感兴趣的是可能的内存使用情况。

使用这样的生成器没有任何好处。这两个变量都需要在

dict.values（）

上迭代，如果n.attr或n.state=='value'，则都需要通过

进行过滤–生成器只为生成器对象本身和额外的内部迭代增加开销。

虽然这种开销很小，但实际上没有任何优势

使用
if
语句选择显式
for
语句。它的性能和可读性都更好。
您是否尝试过使用
性能计数器进行测试
？我没有，但是我用
timeit
做了一些简单的测试，时间差也不多说。将更新问题以反映这一点！我希望这会稍微慢一点，并且没有空间效益，（怎么可能？）。第一种方法是最具可读性/惯用性的。不管怎样，生成器表达式只是在dict上循环，那么它怎么可能更快呢？使用循环+生成器与仅使用循环总是有开销的，如果仅仅通过使用额外的生成器对象来创建/存储/迭代的话。是什么让你认为为这个添加一个生成器可能会有好处呢？@helge通过
for
循环进行迭代已经很懒惰了。您可以将生成器视为一级迭代—如果您已经进行了迭代，那么它将毫无意义。生成器对于传递迭代非常有用，这里不需要。