Итераторы и генераторы в Python

Она позволяет нам убедиться что генератор выдает результат, который мы от него ожидаем. Так как генератор – это “улучшенный” итератор, следовательно генераторная функция python на тип generator распространяются такие же ограничения как и тип тип iterator. Эта функция принимает список чисел в качестве входных данных и возвращает список их квадратов.

Как создать бесконечную последовательность

Поэтому мы говорим “генератор списка”, понимая под словом “генератор” не объект, а синтаксическую конструкцию, которая генерирует, то есть создает, список. С изучения генераторов начинается освоение последовательной обработки гигантских потоков данных. Это может быть, например, трейдинг и технический анализ в биржевых операциях. Рассмотрим, как можно с помощью генератора создать математическую последовательность, например, программу, генерирующую простые числа (напоминаем, это числа, не имеющие делителей, кроме 1). Генераторы могут быть определены с помощью ключевого слова yield или с использованием генераторных выражений. В этом примере генераторное выражение создает генератор, который вычисляет квадраты чисел от 0 до 9.

Лучшие Практики и Советы Для Написания Эффективных Функций-Генераторов

Когда вызывается обычная функция, то она получает личное пространство имен, в котором создаются ее локальные переменные. Когда функция достигает оператора return, локальные переменные уничтожаются и значение возвращается вызывающей стороне. Последующий вызов той же функции создает новое локальное пространство имен и новый набор локальных переменных. Но что, если локальные переменные не были возвращены при выходе из функции?

Генераторы в Python и их отличие от списков и функций

Итератор – это объект, который используется для итерации по итерируемому элементу. 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?

Пример демонстрирующий методы и поведение генератора:

Основное различие между генератором и простой функцией заключается в том, что генератор выдает значения вместо того, чтобы возвращать значения. Волшебный рецепт преобразования простой функции в функцию-генератор – это ключевое слово yield. За генераторами и итераторами стоит концепция ленивой фабрики. Это означает, что, пока вы не запросите у них значение, они простаивают.

Получение значения генератора с косвенным вызовом next()

Что если позже можно возобновить функцию с того места, где она остановилась? Метод вызывает исключение GeneratorExit в точке, где функция генератора была приостановлена. Если функция генератора затем завершает работу корректно, уже закрыта или вызывает GeneratorExit (не улавливая исключение), close возвращается к вызывающему объекту.

Синтаксис и Структура Функций-Генераторов

• Вот почему важно почаще использовать генераторы в коде.
• Генератор в Python – одна из самых полезных и специальных функций.
• Объект, использующий метод __next__(), в конечном счете является итератором.
• Однако если изменить список генератором, то переменные будут указывать на разные списки.

Синтаксис функции-генератора в Python похож на обычную функцию, но с добавлением оператора yield. При первом вызове метода next() выполняется код функции с первой команды до yield. При втором next() и последующих до конца генератора — код со следующей после yield команды и до тех пор, пока yield не встретится снова. Поскольку генератор возвращает объект-итератор, следовательно, мы можем использовать циклы типа for loop для итерации по нему и вывода полученных значений.

Различия Между Генераторами и Обычными Функциями в Python

Затем мы немедленно извлекаем num с помощью yield в ее исходном состоянии (это во многом повторяет то, что делает range()). Такой способ создания генератора csv_gen является более лаконичным. В следующем примере определяется итератор, который возвращает квадратное число целого числа. Messenger — это объект-генератор, который также является итератором.

Таким образом, благодаря генераторам, в Python существует возможность оптимального и экономного использования памяти. Это делает Python универсальным и надежным средством для работы с производительными приложениями, а также с Big Data обработкой. Чтобы разобраться в различиях между генераторами и функциями, давайте сначала разберем разницу между ключевыми словами return и yield. Совершенно нормально, если на данный момент вы не можете написать код для итератора самостоятельно.

Подробнее об yield и return можно прочитать в статье «Сравнение операторов yield и return в Python (с примерами)». На этом рассказ про объекты-генераторы подходит к концу. Я раскрыл не все их тайны, но об этом можно поговорить в следующих сериях. Обрамляем процесс кормления наших подопытных в блок try – except на тот самый случай, если будем иметь дело с дефицитом еды.

То, что мы привыкли называть генератором списка, в английском варианте звучит как “list comprehension” и к генераторам никакого отношения не имеет. Но даже если не говорить о глобальных задачах, скрипты с применением генераторов — это способ избежать копирования данных в память. Генераторы позволяют экономить ресурсы компьютера и создавать красивый чистый код. Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел.

Когда функция содержит хотя бы один оператор yield, это функция-генератор. По определению, генератор — это функция, содержащая хотя бы один оператор yield. Чтобы приостановить выполнение функции на полпути и возобновить ее выполнение с того места, где она была приостановлена, вы используете оператор yield. Этот метод обычно вызывается неявно, например, с помощью for … Итераторы – это объекты, которые позволяют нам обойти коллекцию элементов по одному за раз. Они предоставляют способ последовательного доступа к элементам коллекции, без необходимости знать о внутренней структуре коллекции.

Однако важно, чтобы вы поняли основную концепцию, стоящую за ним. Позже мы поговорим про генераторы, которые представляют собой гораздо более простой способ реализации итераторов. Объекты-генераторы являются мощным инструментом, который позволяет в некоторых случаях экономить значительное количество памяти и времени, при этом повышая гибкость кодовой базы. Только что интерпретатор сообщил нам о том, что мы «отстреляли» свой generator-object. Иначе говоря, у нас больше нет yield, до которых можно было бы дойти. Если наш объект-генератор больше не имеет зарядов, а мы всё равно пытаемся получить новое значение, то возбуждается исключение StopIteration.

В приведенном выше коде вы должны знать точное количество полученных значений. В противном случае вы получите некоторую ошибку, так как функция генератора fruits() больше не генерирует значения. Любая функция, содержащая ключевое слово yield, является функцией генератора. Ключевое слово yield обнаруживается компилятором байт-кода Python, который компилирует функцию в результате. Приходилось ли вам когда-либо работать с настолько большим набором данных, что он переполнял память вашего компьютера?

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.