Генераторная функция — это функция, в теле которой появляется ключевое слово yield. Это означает, что появления ключевого слова yield достаточно, чтобы сделать функцию функцией-генератором. За генераторами и итераторами стоит концепция ленивой фабрики. Это означает, что, пока вы не запросите у них значение, они простаивают. Когда вы запрашиваете значение, они вам его выдают, после чего снова становятся бездействующим. Это хороший подход для работы с большим количеством данных.
Дело в том, что генератору в каждый
момент времени нужно удерживать в памяти
Как ещё можно создавать генераторы?
только одно значение. Они работают в существующем состоянии и возвращают значение, полученное по завершении операции. Сперва, мы задаем переменную num и создаем бесконечный цикл. Затем мы немедленно извлекаем num с помощью yield в ее исходном состоянии (это во многом повторяет то, что делает range()). Выражения-генераторы очень похожи на представление-списков, их даже можно называть представление-генераторов.
В этой статье мы разберемся, как и для чего они используются. Выше мы говорили, что иногда последовательности не нужно вычислять целиком. Чтобы развить эту тему, добавим, что на самом деле получать и хранить законченные списки не нужно практически никогда.
Это вполне приемлемое решение, но будет ли этот подход работать, если файл окажется слишком большим? А что если файл окажется больше чем вся доступная память, которая есть в нашем распоряжении? Для того чтобы ответить на этот вопрос, давайте предположим, что csv_reder() будет открывать файл и считывать его в массив. Согласитесь, что данная функция значительно короче и понятнее, чем класс Count, который мы создали ранее. Итератор — это объект, который выполняет фактическую итерацию.
Теперь, когда вы познакомились с простым примером использования генератора бесконечной последовательности, давайте рассмотрим более детально работу этого генератора. Итераторы позволяют создать итерабельный объект, который перебирает свои элементы по мере выполнения итерации. Это означает, что вы можете создавать ленивые итераторы, которые не определяют следующий элемент, пока вы не попросите их об этом.
Если вы видите функцию и в ней есть оператор yield, вы работаете с чем-то иным нежели с обычной функцией. Это немного странно, но именно так работают функции-генераторы. Убрав эту терминологию, давайте рассмотрим каждую из этих вещей по отдельности. Такой объектно-ориентированный подход к созданию итератора — это здорово, но это не типичный способ, которым Python-программисты создают итераторы. Метод itertools.count по сути является бесконечно длинным итерабельным объектом. Итерабельный объект представляет собой объект, элементы которого можно перебирать в цикле или иными доступными способами о которых мы поговорим ниже.
По этой причине метод __iter__ должен возвращать итератор. Но наш объект сам по себе является итератором, поэтому он должен возвращать самого себя. Объект Count возвращает self из своего метода __iter__, так как он является собственным итератором. Что ж, мы уже видели, что итератор может проходить по итерируемому элементу. Предположим, что в нашем предыдущем примере, если мы составим список чисел Фибоначчи, а затем проходим его через Iterator, это потребует огромной памяти. Но если вы создадите простой класс, вы сможете выполнить свою задачу, не потребляя столько памяти.
Генераторы Python: что это такое и зачем они нужны
После этого вы спрашиваете следующего мальчика и так далее. Генератор в Python – одна из самых полезных и специальных функций. Мы можем превратить функцию в итератор, используя генераторы генератор словарей python Python. С изучения генераторов начинается освоение последовательной обработки гигантских потоков данных. Это может быть, например, трейдинг и технический анализ в биржевых операциях.
Чтобы разобраться в различиях между генераторами и функциями, давайте сначала разберем разницу между ключевыми словами return и yield. Список
Проверка является ли переменная строковой в Python
сразу удерживает в памяти определенное
число значений. А генератор в каждый
отдельный момент удерживает только
одно значение — то, https://deveducation.com/ которое он возвращает. Когда мы применяем
генератор, нам также не приходится ждать
рендеринга всех значений. Обратите внимание, что генератор может
- Но большинство задач решается с помощью генераторных выражений.
- Итераторы особенно полезны при работе с большими коллекциями данных, так как позволяют обрабатывать элементы по одному, не загружая в память всю коллекцию целиком.
- Синтаксис next(iterator[, default]) по next(iterator[, default]).Если итератор заканчивается и передается значение по умолчанию, оно возвращается.
- Объект, реализующий протокол итерации, должен иметь методы __iter__() и __next__().
- Я бы рекомендовал использовать функции-генераторы так же, как использование цикла for для добавления данных в список.
содержать больше одного ключевого слова
Переплетение клиентского и библиотечного кода.
yield. Примерно так же, как функция может
иметь больше одного ключевого слова
Как создать итератор в Python — Полный обзор генераторов
return.
Кроме того, обычно для них требуется меньше строк кода, а их использование облегчает чтение и понимание кода. Выражения-генераторы являются эквивалентом list comprehension. Они могут быть особенно полезны для ограниченного варианта использования. Точно так же, как list comprehension возвращает список, генераторное выражение возвращает генератор.
