标准的列表推导写法：
>>> symbols = '$¢£¥€¤' >>> codes = [ord(symbol) for symbol in symbols] >>> codes [36, 162, 163, 165, 8364, 164]
通常的原则是，只用列表推导来创建新的列表，并且尽量保持简短。如果列表推导的代码超过了两行，你可能就要考虑是不是得用 for 循环重写了。就跟写文章一样，并没有什么硬性的规则，这个度得你自己把握。
filter 和 map 合起来能做的事情，列表推导也可以做，而且还不需要借助难以理解和阅读的 lambda 表达式：
>>> symbols = '$¢£¥€¤' >>> beyond_ascii = [ord(s) for s in symbols if ord(s) > 127] >>> beyond_ascii [162, 163, 165, 8364, 164] >>> beyond_ascii = list(filter(lambda c: c > 127, map(ord, symbols))) >>> beyond_ascii [162, 163, 165, 8364, 164]
虽然也可以用列表推导来初始化元组、数组或其他序列类型，但是生成器表达式是更好的选择。这是因为生成器表达式背后遵守了迭代器协议，可以逐个地产出元素，而不是先建立一个完整的列表，然后再把这个列表传递到某个构造函数里。前面那种方式显然能够节省内存。
生成器表达式的语法跟列表推导差不多，只不过把方括号换成圆括号而已。
>>> symbols = '$¢£¥€¤' >>> tuple(ord(symbol) for symbol in symbols) ➊ (36, 162, 163, 165, 8364, 164) >>> import array >>> array.array('I', (ord(symbol) for symbol in symbols)) ➋ array('I', [36, 162, 163, 165, 8364, 164])
➊ 如果生成器表达式是一个函数调用过程中的唯一参数，那么不需要额外再用括号把它围起来。
➋ array 的构造方法需要两个参数，因此括号是必需的。array 构造方法的第一个参数指定了数组中数字的存储方式
使用列表推导计算笛卡儿积：
>>> colors = ['black', 'white'] >>> sizes = ['S', 'M', 'L'] >>> tshirts = [(color, size) for color in colors for size in sizes] >>> tshirts [('black', 'S'), ('black', 'M'), ('black', 'L'), ('white', 'S'), ('white', 'M'), ('white', 'L')]
使用生成器表达式计算笛卡儿积：
>>> colors = ['black', 'white'] >>> sizes = ['S', 'M', 'L'] >>> for tshirt in ('%s %s' % (c, s) for c in colors for s in sizes): >>> print(tshirt) black S black M black L white S white M white L
两种方法不同的是，用到生成器表达式之后，内存里不会留下一个有 6 个组合的 列表，因为生成器表达式会在每次 for 循环运行时才生成一个组合。如果要计算两个各有 1000 个元素的列表的笛卡儿积，生成器表达式就可以帮忙省掉运行 for 循环的开销，即一个含有 100 万个元素的列表。