我们都知道一直使用生成器而不是实例化列表可以节省时间和内存，尤其是在我们大量使用推导式的情况下。
这里有一个问题，请考虑以下代码：
output = SomeExpensiveCallEgDatabase()
results = [result[0] for result in output]
return sorted(results)
对 sorted 的调用将返回结果的排序列表。如下声明结果然后调用 sorted 是更好还是更糟？
results = (result[0] for result in output)
我的猜测是对 sorted() 的调用将遍历生成器并实例化一个列表本身，以便对其运行快速排序或合并排序。所以在这里使用生成器没有任何优势。这个假设正确吗？
【问题讨论】：
标签： python optimization generator list-comprehension sorted
我相信你的假设是正确的，因为没有先将整个列表放在内存中就没有简单的方法来排序集合（至少肯定不会使用默认排序算法，如果我没记错的话，TimSort）。
检查一下： sorted() using Generator Expressions Rather Than Lists
为了创建新的 List，内置的 sorted 方法使用PySequence_List：
PyObject* PySequence_List(PyObject *o) 返回值：新引用。 返回与任意序列具有相同内容的列表对象 ○。返回的列表保证是新的。
两种方法的优缺点：
内存方面：
返回的列表是用于排序版本的列表，因此这意味着在这种情况下，在任何给定时间，只有一个列表完全存储在内存中，使用生成器版本。
这使得生成器版本的内存效率更高。
速度：
这里有完整列表的版本获胜。
要基于生成器创建新列表，必须创建一个空列表（或最多使用第一个元素），并将每个后续元素附加到列表中，并可能会引发重新调整维度的步骤。
要基于前一个列表创建一个新列表，列表的大小是事先知道的，因此可以一次分配并分配每个条目（可能这里还有其他优化工作，但我可以不要备份）。
所以关于速度，列表胜出。
“什么是最好的”的答案归结为任何工程领域中最常见的答案...这取决于...。
【讨论】：
sorted 正在操作的列表的副本。
不，您仍在使用sorted() 创建一个全新的列表
output = SomeExpensiveCallEgDatabase()
results = [result[0] for result in output]
results.sort()
return results
会更接近生成器版本。
我认为最好使用生成器版本，因为 Python 的某些未来版本可能能够利用这一点更有效地工作。免费提速总是好的。
【讨论】：
是的，你是对的（虽然我相信排序例程仍然被称为 tim-sort，在 uncle timmy
【讨论】：