Ответ

История вопроса

Python начиная с версии 2.4 дополнил списковые выражения (list comprehensions) так называемыми "выражениями-генераторами". Они позволяют создавать ленивая последовательность значений, аналогичную генераторам, но в компактной и удобочитаемой форме.

Проблема

Списковые выражения ([x for x in iterable]) создают список, сразу загружая все элементы в память. Это неэффективно или даже опасно, если количество элементов очень большое. Генераторные функции (с использованием yield) более гибки, но требуют отдельного определения функции и большего числа строк кода.

Решение

Выражения-генераторы ((x for x in iterable)) предоставляют лаконичный синтаксис для произведения последовательностей ленивая (элементы вычисляются по мере необходимости, а не загружаются все сразу). Выглядят похоже на списковые выражения, но используют круглые скобки:

# Списковое выражение загружает все в память
squares_list = [x**2 for x in range(10**6)]

# Генератор-выражение: элементы поступают по мере запроса, память почти не используется
squares_gen = (x**2 for x in range(10**6))

# Получить первые пять значений генератора
for _ in range(5):
    print(next(squares_gen))

Ключевые особенности:

Генераторные выражения не загружают всю коллекцию сразу в память
Используются в местах, где нужен любой итерируемый объект (например, в sum(), max(), any())
Синтаксис компактен и не требует отдельного определения функции

Вопросы с подвохом.

Можно ли "перепроходить" одно и то же выражение-генератор несколько раз?

Нет, после итерирования один раз генератор "исчерпывается". Для повторного обхода надо создать новый генератор или воспользоваться списковым выражением.

it = (x for x in range(3))
print(list(it))  # [0,1,2]
print(list(it))  # [] — больше нельзя получить значения

Сохраняют ли генераторы состояние между использованиями?

Да, генераторное выражение сохраняет «позицию» между вызовами next() (или при очередной итерации), но не может быть сброшено к началу, если только вы не создадите новый объект.

Можно ли использовать генераторное выражение сразу несколько раз в одной строке?

Нет! Если вы "распаковываете" генератор сразу в несколько мест (например, в несколько функций одновременно, не возвращая его в список), часть данных теряется — каждое дочернее использование двигает указатель вперед.

g = (x for x in range(3))
print(sum(g), list(g))  # sum(g) получит все, list(g) останется пустым

Типовые ошибки и анти-паттерны

Использование генераторных выражений в случаях, когда коллекция нужна целиком — это приводит к однократному использованию, после чего данные теряются
Передача "исчерпанного" генератора вместо нового (вы будете получать пустую коллекцию)

Пример из жизни

Негативный кейс

В проекте для анализа больших файлов использовали:

data = (parse_line(line) for line in file)
process(list(data))
other_process(list(data))

Плюсы:

Легко модифицировать код под любые данные

Минусы:

После первого вызова list(data) генератор закончился, данные поступают только в первый обработчик, второй ничего не получает

Позитивный кейс

Использовали list comprehension, если требуется повторное использование данных, или создают генератор для одноразового потребления:

# Генератор только для однократного анализа (например, подсчитать сумму)
total = sum(parse_line(line) for line in file)