最近在知乎上有人误解了Python生成器的使用，在这里我们来统一探讨下它这么用对不对。

举一个例子，编写一个函数计算一串数字里所有偶数的个数，其实是很简单的问题，但是有些人是用生成器这么写的：

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

生成器这么用其实是速度最慢的一种做法，花费了52微秒。我们来看看如果我改成列表解析式会怎么样：

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，这个加速非常地明显，仅花费了40.5微秒。

而且还能进一步改进, 如果我们改变之前定义的f2，让它在列表解析式后判断数字是否为偶数，是偶数才会成为最终生成的列表中的一员，这样有另一个加速:

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! 不仅如此，还能继续加速！sum对于整数有一个快速路径，但是这个快速路径只激活类型为int的变量. bool不行，因此我们把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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