@renmu123 同意，只是突然想到可以将速度也作为生成器和推导式的其中一种区别，所以抛出这么一个问题。


@billlee @WilliamYang 确实，不知道有多少人经常拿动态语言和静态语言比……

@Richard14 好吧，看来是我问得不够具体。虽然我也觉得显而易见，但是纸上谈兵不够肯定。比如说考虑到运行开销，连串嵌套的生成器应该慢一些；考虑到内存分配速度，也许是推导式慢一些。
虽然可能归根到底，这两者的速度差距其实无关紧要。

@littleMaple 确实还有这个因素，也就是说运行开销生成器更重一些，推导式更轻一些。至于底层实现我就不太清楚了……

@O5oz6z3 #12 订正一下，重看了题目后发现 #12 楼的做法是错的。
正如 #3 楼所说，虽然不知道是什么题目描述居然很模糊，还没有标准答案，不过大意我猜是像 #13 楼所说在每行列表内搜索所有可能的缩写组合，也就是如 #11 楼所说不能跨行匹配。最后统计所有缩写组合的出现次数。正确的思路应该是如 #5 楼那样使用组合排列之类的。

也许会，技术也许会革新，门槛也许会降低，市场也许没变大，行业也许会内卷，码农也许会失业，快进也许会一步到位。

@wuwukai007 好吧，那最后一个问题，题目是要求 key1 只能匹配一种 key2 ？还是说 key1 可以匹配多种 key2 ？比如 “中国工商银行” 可以分类到 “工银”、“中行” 或者 “工行” 等等。

@wuwukai007 啊这，所以答对了？

番茄比萨、意大利番茄沙拉、西红柿煎饺、茄汁千层饼、西红柿派、番茄罗宋汤、番茄蓉番茄粉、焗蕃茄烤蕃茄煎釀番茄渍番茄腌番茄烩番茄——我编不下去了

不知道对不对，花里胡哨做法两则如下：
exec('''
from itertools import chain
from collections import Counter
from pprint import pprint as pp

# from functools import lru_cache
# _set = lru_cache(None)(set)
# issupset = lambda x,y: _set(x).issuperset(_set(y)) and x!=y

# nput_data = ……
issupset = lambda x,y: set(x).issuperset(set(y)) and x!=y
all = list(chain.from_iterable(nput_data))
any = set(all)

print('如果不重复匹配')
hits = []
for x in all:
\t for y in any:
\t\t if issupset(x, y):
\t\t\t hits.append((y, x))
\t\t\t break
pp(Counter(hits))

print('如果重复匹配')
from itertools import product
res = filter(lambda a:issupset(*a), product(all, any))
ctr = Counter((y,x) for x,y in res)
pp(ctr)
''')
<del>（答对有奖吗）</del>

Rust 不懂，不知道有没有人提过 Python 的一个简单 workaround 是 os.system('')。
原理参照：bugs.python.org/msg291732

@ysc3839 这我就不懂了，我还以为 async function 只能 await 不能用来回调。

@ysc3839 不懂 C++，所以不知道你要实现的功能是什么。
如果是说让协程能随意 suspend resume，那么听起来像生成器。
但是据我所知，py 协程应该不支持随意 suspend resume 。
可能我理解有误，或者 py 水平不够。

@ysc3839 #61 Python 的异步没有 Javascript 直观，也许是因为 js 本身就依靠事件循环，而 py 本来就没有事件循环，所以 py 必需依靠 asyncio 的 event loop 。而且 js 有完整的函数表达式，但 py 要么写嵌套函数，要么只有限制很多的 lambda 函数表达式，写回调或者 Promise 都不够方便。

@ChevalierLxc 是我想当然了，我还以为前后端一把梭会是优势。

py 拿头打得赢 js，浏览器能直接运行 py 再说。

有点同感，新语法学不过来了。
不过很好奇楼主所说的“dict 本身的方法就可以容易、直观的实现”是什么？能不能给一下完整的新旧写法对比一下优劣？
想知道楼主还觉得什么语法糖很混乱

@imn1
1. 这份代码里面没有 IO 操作，使用 pathlib 只是为了方便字符串层面的路径操作。
2. pathlib 构建对象确实有性能问题，但这只是其中一种实现，lambda 代码可以用你写的 os...来代替。

顺便因为缩进问题，修改一下无序部分的代码：
```python
print('如果无序')
result = { k for k in paths if is_dir(k) }
temp = [ result.discard(get_parent(v)) for v in paths ]
# pp(result)
```
因为没法测试，所以不知道到底行不行得通。

没给出样例，问题描述也很含糊，目录树是按字符顺序还是路径关系排序、子目录是否以分隔符结尾、目录中只含有空目录是否也算作空目录……
但还是试着写了写，不知道行不行：
```python
from pathlib import Path
from itertools import zip_longest
# from pprint import pprint as pp

is_dir = lambda n: not Path(n).suffix
get_parent = lambda n: str(Path(n).parent)

# paths = ?
print('如果按路径关系排序')
result = [ k for k, v in zip_longest(paths, paths[1:], fillvalue='')
if is_dir(k) and not v.startswith(k) ]
# pp(result)

print('如果无序')
result = { k for k in paths if is_dir(k) }
for v in paths:
k = get_parent(v)
result.discard(k)
# pp(result)
```
（如果需要优化可以修改为迭代器，需要简化可以手动复制函数填充进表达式）