最近在知乎上有人誤解了Python生成器的使用，在這裡我們來統一探討下它這麼用對不對。
舉一個例子，編寫一個函式計算一串數字裡所有偶數的個數，其實是很簡單的問題，但是有些人是用生成器這麼寫的：
In [66]: def f1(x):
....: return sum(c in '02468' for c in str(x))
....:
In [68]: x = int('1234567890'*50)
In [69]: %timeit f1(x)
10000 loops, best of 5: 52.2 µs per loop
生成器這麼用其實是速度最慢的一種做法，花費了52微秒。我們來看看如果我改成列表解析式會怎麼樣：
In [67]: def f2(x):
....: return sum([c in '02468' for c in str(x)])
....:
In [70]: %timeit f2(x)
10000 loops, best of 5: 40.5 µs per loop
你看，這個加速非常地明顯，僅花費了40.5微秒。
而且還能進一步改進, 如果我們改變之前定義的f2，讓它在列表解析式後判斷數字是否為偶數，是偶數才會成為最終生成的列表中的一員，這樣有另一個加速:
In [71]: def f3(x):
....: return sum([True for c in str(x) if c in '02468'])
....:
In [72]: %timeit f3(x)
10000 loops, best of 5: 34.9 µs per loop
34.9微秒，Perfect! 不僅如此，還能繼續加速！sum對於整數有一個快速路徑，但是這個快速路徑只啟用型別為int的變數. bool不行，因此我們把True改成1，能再加一次速！
In [73]: def f4(x):
....: return sum([1 for c in str(x) if c in '02468'])
....:
In [74]: %timeit f4(x)
10000 loops, best of 5: 33.3 µs per loop
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原文來自Python實用寶典：Python 生成器
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