Python 生成器表达式

生成器表达式是python中非常重要的概念，可以用来快速生成集合中的元素而无需占用大量内存，是处理大数据集的必备工具。下面分别从生成器表达式的定义、语法和示例详细讲解Python 生成器表达式的使用方法：

定义

Python生成器表达式是一种用来生成可迭代对象（推荐是迭代器）的简洁便捷的方法，可以在创建数据集时使用，而无需一开始将整个集合装入内存中。当使用生成器表达式时，生成器只能按照线性顺序计算元素。这意味着不能随机访问列表中的元素。但是，对于大数据集，这种方法往往是更高效的。

语法

生成器表达式可以在某些语法结构如表达式和函数调用中使用，形式为使用圆括号括起来的一个for循环及其后面的条件表达式，语法如下所示：

( expression for item in iterable if condition )

注释：
- expression: 一个在for循环中所使用的表达式，通常用来处理item。
- item: 可以是列表、元组、字符串、集合、字典、生成器等可迭代对象中的其中一个元素：
- iterable: 一个可迭代对象。
- if statement: 可选项。如果只有一个，它是一个条件语句用于过滤列表、元组、集合、字典、生成器等可迭代的元素。

示例

示例一：生成斐波那契数列

接下来用生成器表达式实现斐波那契数列，该数列是一个无限大的序列，以0和1开始，之后的每一项都是当前两项之和。我们可以通过for循环和条件语句筛选出序列中的前n项：

def fib(n):
    return (x**2 for x in range(n+1) if x<=1 or all(x%i for i in range(2, int(x**0.5)+1)))

# 打印前10个斐波那契数列
print(list(fib(10)))

输出结果为：[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

上述代码中，我们使用range方法计算0到n的整数集合，在所有小于等于1的整数中排除掉不是素数的数字，返回剩余数字的平方。然后，我们将其包装成一个生成器。当执行打印命令时，返回前10个斐波那契数列。

示例二：生成双重循环数据集

我们可以使用生成器表达式存储可调用对象的集合。接下来看下面的代码，它展示了生成器表达式的另一种用途——生成集合中的组合：

def combinations(iterable1, iterable2):
    return ((x,y) for x in iterable1 for y in iterable2)

# 打印两个可迭代对象的所有可能性的组合
a = [1,2,3]
b = ['a','b','c']
combs = combinations(a,b)
for c in combs:
    print(c)

输出结果为：

(1, 'a')
(1, 'b')
(1, 'c')
(2, 'a')
(2, 'b')
(2, 'c')
(3, 'a')
(3, 'b')
(3, 'c')

在上面的代码中，我们创建一个函数用于生成两个可迭代对象的所有可能性的组合。我们使用两个变量x和y分别表示第一个和第二个可迭代对象的元素。然后，我们使用双重循环，将两个可迭代对象中的元素排列组合。最后，我们将其包装成一个生成器返回，并完成输出。