Спасибо Алексею за полное и лаконичное пояснение 🧡, а я добавлю еще пояснялку с замерами по памяти

➖➖

Я взяла тестовый файлик с 1 млн строк и протестила все функции на нем по типу такого:

import sys

with open('1000000 Sales Records.csv') as f:
    f_list = f.readlines()

print(type(f_list))
print(len(f_list))
print(sys.getsizeof(f_list))  # in bytes

🔶Результаты🔶

🟣read()

<class 'str'>
123 793 263 - длина строки
123 793 312 - размер в байтах

🟣readlines()

<class 'list'>
1 000 001 - количество строк (+заголовок)
8 448 728 - размер в байтах

🟣файловый итератор

<class '_io.TextIOWrapper'>
208 - размер в байтах

➡️ Получилось, что на выборке в 1 млн строк c длиной ~ 200 символов выигрыш по памяти между списком и итератором составил в 40k раз

➖➖

Если мы попробуем сделать такую же штуку с list(range(1000000)) vs range(1000000), то получим нечто похожее:

🟣list(range(1000000))
<class 'list'>
1 000 000 - количество чисел
8 000 056 - размер в байтах

🟣range(1000000)
<class 'range'>
1000000 - количество чисел
48 - размер в байтах

➡️ Тут с чиселками выигрыш в 166k раз

Вот и думайте

#python_tips