通过1个例子说明列表生成式与生成器表达式的用法与区别。

如果想求出某个文件最长的行，用列表生成式的代码如下：

f = open('test.txt','r')
longest = 0
allLines = [ line.strip() for line in f.readlines()]
f.close()   # 此处关闭文件是因为当多个进程要读取某个文件时候，我们在读取所有行之后要尽快释放文件句柄
for line in allLines:
    lineLen = len(line)
    if lineLen > longest:
        longest = lineLen
return longest

然而当处理大文件的时候，readlines()会读取文件的所有行，对于超大文件这样是不可行的，于是就有列表生成式在迭代的过程中计算每行的长度。代码如下：

f = open('test.txt','r')
allLines = [len(line.strip()) for line in f]
f.close()   # 此处关闭文件是因为当多个进程要读取某个文件时候，我们在读取所有行之后要尽快释放文件句柄
return max(allLines)

上述写法是最优的吗？仔细想想，如果文件是超级大，尽管不需要把文件全部读入内存，但是却要维护1个文件每行长度的列表，也就是说allLines这个列表依旧很长，有没有其它方法呢？生成器表达式派上用场了,代码如下：

f = open('test.txt','r')
longest = 0
longest = max（len(line.strip()) for line in f）
f.close()
return longest

注意生成器表达式与列表解析式写法上的不同就是缺少”[]”, 生成器表达式依次迭代读入文件的行，并且返回迭代器，然后把迭代器作为max()的函数，求出最大行的长度，这个过程中是不需要维护任何列表的，也就避免了用列表解析式很消耗内存的缺点。

一个最简单的生成器表达式

>>>max(i for i in range(10))
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快速排序

def QSort(lst):  
    return [] if lst==[] else QSort([e for e in lst[1:] if e<=lst[0]])+[lst[0]]+QSort([e for e in lst[1:] if e>lst[0]])