Py3k memory conservation by returning iterators rather than lists
许多在python 2.x中用于返回列表的方法现在似乎在py3k中返回迭代器。
迭代器也是生成器表达式吗？懒惰的评价？
因此，有了这一点，Python的内存占用将大大减少。不是吗？
对于使用内置脚本从2to3转换的程序呢？
为了兼容性，内置工具是否显式地将所有返回的迭代器转换为列表？如果是这样，那么在转换后的程序中，py3k的低内存占用优势并不明显。它是？
型
它们中的许多并不完全是迭代器，而是特殊的视图对象。例如，range()现在返回类似于旧xrange对象的内容-它仍然可以被索引，但可以根据需要延迟构造整数。
类似地，dict.keys()提供了一个dict-keys对象来实现dict上的视图，而不是用键的副本创建一个新的列表。
这如何影响内存足迹可能取决于程序。当然，除非您确实需要列表，否则更强调使用迭代器，而在python2中使用列表通常是默认情况。这将使普通程序的内存效率更高。在python2程序中，可能已经实现了节省大量内存的情况，但是，真正大的内存使用率将非常突出，而且更可能已经得到解决。(例如，文件迭代器已经比旧的
转换是由2to3工具完成的，通常会将range()等内容转换为迭代器，在迭代器中它可以安全地确定不需要实际的列表，因此代码如下：
1 | for x in range(10): print x |
将切换到新的range()对象，不再创建列表，因此将获得减少的内存优势，但代码如下：
1 | x = range(20) |
号
将转换为：
1 | x = list(range(20)) |
因为转换器不知道代码是否需要x中的真实列表对象。
型
Are iterators also generator expressions? Lazy evaluation?
号
迭代器只是具有下一个方法的对象。当一个函数返回一个迭代器时，文档通常意味着它的结果被延迟加载。
Thus, with this the memory footprint of python is going to reduce drastically. Isn't it?
号
视情况而定。不过，我想一般的程序不会注意到巨大的差异。只有在拥有大型数据集的情况下，迭代器相对于列表的性能优势才真正重要。你可能想看看这个问题。
型
迭代器相对于列表最大的好处之一是不占用内存，这实际上是计算时间。例如，在python 2中：
1 2 3 | for i in range(1000000): # spend a bunch of time making a big list if i == 0: break # Building the list was a waste since we only looped once |
。
现在举个例子：
1 2 3 | for i in xrange(1000000): # starts loop almost immediately if i == 0: break # we did't waste time even if we break early |
尽管这个例子是人为的，但用例不是这样的：循环常常在中途中断。构建一个完整的列表来只使用其中的一部分是浪费的，除非您打算多次使用它。如果是这样，您可以显式地构建一个列表：