生成器表达式是一种节省内存的迭代工具，语法类似列表推导式但使用圆括号，如 (x * 2 for x in range(1000000))，它按需生成值而非一次性存储所有数据。相比列表推导式会占用大量内存，生成器在处理大规模数据时优势明显，适用于一次遍历场景如大文件处理、数据流过滤，并可作为 sum、max 等函数参数，但不可重复迭代，需注意使用限制。
在处理大量数据时，内存使用是一个关键问题。Python 中的生成器表达式提供了一种高效、节省内存的方式来迭代数据，相比列表推导式，它不会一次性将所有值存储在内存中。
什么是生成器表达式？
生成器表达式语法类似于列表推导式，但使用圆括号 () 而不是方括号 []。它不会立即生成所有元素，而是在迭代时逐个产生值。
例如：
gen = (x * 2 for x in range(1000000))
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这行代码创建了一个生成器对象，只占用极小的内存。只有当你遍历它时，才会逐个计算值。
与列表推导式的内存对比
假设你想处理一亿个数字的两倍值：
列表推导式：[x * 2 for x in range(100000000)] 会立刻创建包含一亿个整数的列表，占用大量内存。生成器表达式：(x * 2 for x in range(100000000)) 几乎不占内存，每次迭代时动态生成下一个值。
如果你只是用来循环或传递给 sum()、any() 等函数，生成器是更优选择。
适用场景和注意事项
生成器适合一次性的、按需计算的场景：
读取大文件时逐行处理：(len(line) for line in file)过滤大数据流：(x for x in huge_data if x > 100)作为函数参数传递，如 sum(gen)、max(gen)
注意：生成器只能遍历一次。如果需要多次迭代，应重新创建或转为列表（但会失去内存优势）。
基本上就这些。用生成器表达式代替列表推导式，能在不改变逻辑的前提下显著降低内存消耗，特别适合处理大规模数据。不复杂但容易忽略。
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