💥被 Python 列表推导式坑惨了！一行代码卡了我 3 小时...
今天写数据清洗脚本时，为了炫技用了列表推导式，结果内存直接爆了！！
问题场景：
处理 10W + 条用户日志时，我用了这行代码：
python
# 想过滤空值并转小写，一行搞定看似很优雅
new_data = [item.lower() for item in old_data if item]
坑点在哪？
旧数据是生成器！直接遍历会一次性加载所有数据到内存
lower () 对 None 调用报错，而我没做类型检查
列表推导式无法断点调试，只能靠 print 大法逐段排查
解决方案：
分三步写反而更高效（内存占用降了 70%）：
python
# 1. 生成器分段处理
def filter_data(data):
for item in data:
if item:
yield item
# 2. 类型安全转换
def safe_lower(item):
return item.lower() if isinstance(item, str) else ""
# 3. 惰性生成结果
new_data = (safe_lower(item) for item in filter_data(old_data))
血泪教训：
列表推导式虽爽，但处理大数据时「生成器表达式」更香
永远不要相信输入数据的「纯洁性」，类型校验 yyds
代码优雅度 ≠ 实用性，debug 效率也是生产力！
话题标签：#Python 踩坑实录 #代码优化 #编程血泪史
今天写数据清洗脚本时，为了炫技用了列表推导式，结果内存直接爆了！！
问题场景：
处理 10W + 条用户日志时，我用了这行代码：
python
# 想过滤空值并转小写，一行搞定看似很优雅
new_data = [item.lower() for item in old_data if item]
坑点在哪？
旧数据是生成器！直接遍历会一次性加载所有数据到内存
lower () 对 None 调用报错，而我没做类型检查
列表推导式无法断点调试，只能靠 print 大法逐段排查
解决方案：
分三步写反而更高效（内存占用降了 70%）：
python
# 1. 生成器分段处理
def filter_data(data):
for item in data:
if item:
yield item
# 2. 类型安全转换
def safe_lower(item):
return item.lower() if isinstance(item, str) else ""
# 3. 惰性生成结果
new_data = (safe_lower(item) for item in filter_data(old_data))
血泪教训：
列表推导式虽爽，但处理大数据时「生成器表达式」更香
永远不要相信输入数据的「纯洁性」，类型校验 yyds
代码优雅度 ≠ 实用性，debug 效率也是生产力！
话题标签：#Python 踩坑实录 #代码优化 #编程血泪史
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