面试题：Python生成器表达式的应用场景

Question

列举至少三个Python生成器表达式在实际项目开发中的应用场景，并说明使用生成器表达式相较于其他方式的优势，同时给出相应的代码示例。

Answer 1

应用场景1：数据过滤与转换

• 优势：生成器表达式在处理大量数据时，不需要一次性将所有数据加载到内存中，而是按需生成数据，节省内存空间。并且代码简洁，可读性高。
• 代码示例：

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 生成器表达式过滤出偶数并平方
squared_evens = (num ** 2 for num in nums if num % 2 == 0)
for result in squared_evens:
    print(result)

应用场景2：文件处理

• 优势：当处理大文件时，逐行处理数据，避免一次性读取整个文件导致内存溢出。可以高效地对文件内容进行实时处理。
• 代码示例：

# 假设test.txt文件内容为每行一个数字
with open('test.txt', 'r') as file:
    # 生成器表达式计算文件中数字的总和
    total = sum(int(line.strip()) for line in file if line.strip())
print(total)

应用场景3：迭代复杂数据结构

• 优势：对于嵌套的复杂数据结构，生成器表达式可以方便地进行扁平化处理，并且保持内存使用的高效性。
• 代码示例：

nested_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
# 生成器表达式将嵌套列表扁平化
flattened = (num for sublist in nested_list for num in sublist)
for num in flattened:
    print(num)