生成器表达式是Python中一个非常强大的特性，它可以帮助我们高效地处理大量数据，并将其作为生成器对象返回。下面是生成器表达式的使用方法完整攻略：
生成器表达式的语法和使用
生成器表达式的语法格式如下：
(generator_expression)
其中，generator_expression是一个类似于列表解析器的表达式，但返回的是一个Python生成器对象。生成器表达式的使用也非常简单，我们可以将其作为参数传递给一些需要迭代器的函数，如sum()、map()等等。
下面是一个简单的例子，用生成器表达式计算一个列表中所有奇数的平方和：
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_of_squares = sum(x*x for x in my_list if x%2 != 0)
print(sum_of_squares) # 输出 35
上述代码中，我们使用了一个生成器表达式来筛选出所有奇数，并计算其平方和。其中，if语句用于筛选出奇数，x*x部分则是计算平方。
生成器表达式的优势
与列表解析器相比，生成器表达式有以下几个优势：
- 生成器表达式可以在迭代器中使用，不必事先创建整个列表。
- 生成器表达式在处理大量数据时非常高效，因为它不必在内存中存储整个列表。
- 生成器表达式非常简洁，易于阅读和理解。
下面再来一个例子，使用生成器表达式将列表list1中的所有元素都转化为字符串：
list1 = [1,2,3,4]
list_str = (str(x) for x in list1)
print(list_str) # 输出 <generator object <genexpr> at 0x7fb94b4e0b30>
print(list(list_str)) # 输出 ['1', '2', '3', '4']
上述代码中，我们使用了生成器表达式将列表中的所有元素都转换为字符串。注意，生成器表达式返回的是一个生成器对象，因此需要将其使用list()函数转换成列表。
这就是Python生成器表达式的使用方法和优势。它是Python编程中非常重要和实用的特性，可以帮助我们高效地处理大量数据。