对python代码做性能的优化，请问如何合理使用生成器和yield？

您好，请看如下例子：

%timeit -n 100 a = (i for i in range(100000))
%timeit -n 100 b = [i for i in range(100000)]
100 loops, best of 3: 1.54 ms per loop
100 loops, best of 3: 4.56 ms per loop

使用()得到的是一个generator对象，所需要的内存空间与列表的大小无关，所以效率会高一些。在具体应用上，比如set(i for i in range(100000))会比set([i for i in range(100000)])快。但是对于需要循环遍历的情况：

%timeit -n 10 for x in (i for i in range(100000)): pass
%timeit -n 10 for x in [i for i in range(100000)]: pass
10 loops, best of 3: 6.51 ms per loop
10 loops, best of 3: 5.54 ms per loop

后者的效率反而更高，但是如果循环里有break,用generator的好处是显而易见的。yield也是用于创建generator：

def yield_func(ls):
    for i in ls:
        yield i+1
def not_yield_func(ls):
    return [i+1 for i in ls]
ls = range(1000000)
%timeit -n 10 for i in yield_func(ls):pass
%timeit -n 10 for i in not_yield_func(ls):pass
10 loops, best of 3: 63.8 ms per loop
10 loops, best of 3: 62.9 ms per loop

对于内存不是非常大的list，可以直接返回一个list，但是可读性yield更佳人个喜好python2.x内置generator功能的有xrange函数、itertools包等。