生成更多结果的Python生成器需要更多的时间来创建

我有以下Python代码：

import time
import sys

def returnlist(times):
    t = time.time()
    l = [i for i in range(times)]
    print "list: {}".format(time.time() - t)
return l

def returngenerator(times):
    t = time.time()
    g = (i for i in range(times))
    print "generator: {}".format(time.time() - t)
    return g

g = returngenerator(times)
l = returnlist(times)

1.对于次=1000000，我得到的结果是：

发电机：0.107323884964

名单：0.225493192673

2.对于次=10000000，我得到：

发电机：0.856524944305

名单：1.83883309364

我理解为什么第二个列表需要更多的时间来创建，但为什么第二个生成器也需要更多的时间？我假设由于延迟评估，创建第一个生成器所需的时间大致相同

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我在Ubuntu虚拟机上运行这个程序，因为

range（）

返回Python 2中的实际列表。在Python3中，对其进行了更改，使

range（）

成为一个生成器。在Python 2中使用

xrange（）

来提高性能。

代码中的问题是函数。在Python 2中，它创建了一个列表。对于大型列表（如基准测试中的列表），这将成为一个问题。在Python3中，

range

返回一个生成器。Python2的一个变通方法是使用该函数，该函数也是惰性的

作为测试，让我们创建一个与您类似的基准函数，但使用xrange：

def returngenerator2(times):
    t = time.time()
    g = (i for i in xrange(times))
    print "generator2: {}".format(time.time() - t)
    return g

并测试它：

>>> l = returnlist(10**7)
list: 0.580000162125
>>> g = returngenerator(10**7)
generator: 0.115000009537
>>> x = returngenerator2(10**7)
generator2: 0.0
>>> x2 = returngenerator2(10**8)
generator2: 0.0
>>> x3 = returngenerator2(10**9)
generator2: 0.0

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似乎有效。：）

您正在运行Python 2吗？如果是这样的话，那么使用

xrange

而不是

range

@Carsten是完全正确的，在python-2中这一速度较慢的原因是

range

在python-3计算完整列表之前只是变得懒惰（即返回一个生成器）。因此我认为我不应该在构建生成器时使用range（）。使用range（）是否意味着每次返回一个新的生成器值时，都应该重新创建整个range（）列表？另外，如果使用“timeit”模块进行计时分析，您会感觉更好。比如说：导入timeit；t1=timeit.Timer（setup='x=100000'，stmt='（y表示x范围（x））中的y）；t1.timeit（1000）我会记住这一点。