当结果需要多次迭代时，或者在速度非常重要的情况下，使用列表推导式。在范围较大或无穷大的地方使用生成器表达式。

有关更多信息，请参阅生成器表达式和列表推导式。

生成器表达式的好处是它使用更少的内存，因为它不会一次构建整个列表。生成器表达式最好在列表作为中介时使用，例如对结果求和，或从结果中创建字典。

例如:

sum(x*2 for x in xrange(256))

dict( (k, some_func(k)) for k in some_list_of_keys )

这样做的好处是列表不是完全生成的，因此占用的内存很少(而且应该更快)。

但是，当期望的最终产品是一个列表时，应该使用列表推导式。使用生成器表达式不会节省任何内存，因为您需要生成的列表。您还可以使用任何列表函数，如sorted或reversed。

例如:

reversed( [x*2 for x in xrange(256)] )

我认为大多数答案都忽略了一点。列表推导式基本上创建一个列表并将其添加到堆栈中。在列表对象非常大的情况下，脚本进程将被杀死。在这种情况下，生成器更受欢迎，因为它的值不存储在内存中，而是存储为有状态函数。还有创造速度;列表理解比生成器理解慢

简而言之, 当obj的大小不是很大时，使用列表推导式，否则使用生成器推导式

我正在使用Hadoop Mincemeat模块。我认为这是一个值得注意的好例子:

import mincemeat

def mapfn(k,v):
    for w in v:
        yield 'sum',w
        #yield 'count',1


def reducefn(k,v): 
    r1=sum(v)
    r2=len(v)
    print r2
    m=r1/r2
    std=0
    for i in range(r2):
       std+=pow(abs(v[i]-m),2)  
    res=pow((std/r2),0.5)
    return r1,r2,res

在这里，生成器从一个文本文件(最大15GB)中获取数字，并使用Hadoop的map-reduce对这些数字应用简单的数学运算。如果我没有使用yield函数，而是使用一个列表理解，那么计算总和和平均值将花费更长的时间(更不用说空间复杂性了)。

Hadoop是一个很好的例子，可以使用生成器的所有优点。

遍历生成器表达式或列表推导式也会做同样的事情。但是，列表推导式将首先在内存中创建整个列表，而生成器表达式将动态地创建项，因此您可以将其用于非常大的(也是无限的!)序列。

当结果需要多次迭代时，或者在速度非常重要的情况下，使用列表推导式。在范围较大或无穷大的地方使用生成器表达式。

有关更多信息，请参阅生成器表达式和列表推导式。