Генератор в Python – одна из самых полезных и специальных функций. Мы можем превратить функцию в итератор, используя генераторы Python. Если вы хотите больше узнать о генераторах списков, множеств и генераторная функция python словарей в Python, можете прочитать статью Эффективное использование генераторов списков (англ). Здесь у нас показан генератор, под названием gen, который мы можем вручную перебирать с помощью вызова функции next().

Лучшие Практики и Советы Для Написания Эффективных Функций-Генераторов

Ключевое слово yield, безусловно, является основой, на которой основывается вся функциональность генераторов. Ранее мы узнали, что использование генераторов является отличным способом оптимизации памяти. В этом случае open() возвращает объект генератора, который вы можете «лениво» (не обсчитывая заранее) перебирать ряд за рядом.

Пример 1: Простая Функция-Генератор в Python

Затем программа перебирает список, увеличивая значение row_count для каждого следующего ряда. Теперь, когда вы имеете примерное представление о том, чем является генератор, у вас наверняка появилось желание увидеть как он работает. В последующих у вас будет возможность изучить работу генераторов более подробно. Вы даже можете сочетать генераторы с потоками для асинхронного выполнения кода, что позволяет выполнять несколько процессов одновременно и дополнительно улучшать производительность вашего кода. Эта функция-генератор также принимает на вход список чисел и генерирует их квадраты в качестве выходных данных.

Генераторы в Python и их отличие от списков и функций

Ведь, как мы уже говорили выше, эти генераторы эквивалентны. Создание же бесконечной последовательности стопроцентно потребует от нас использования генератора. Причина проста — ограниченность памяти нашего компьютера. Глядя на этот пример, вы можете предположить что csv_gen является списком. Для того чтобы заполнить этот список, csv_reader() открывает файл и загружает его содержимое в csv_gen.

Проверка является ли переменная строковой в Python

Если мы попытаемся вызвать функцию генератора как обычную функцию, она не будет выполнена, потому что она возвращает объект-итератор. Следовательно, мы взяли переменную x для хранения объекта итератора, а затем использовали метод next() для выполнения метода. И каждый раз, когда выполнение генератора начинается с того места, где оно было оставлено в последний раз, т.е. Когда вызывается функция генератора, то она не возвращает единственное значение, как это делает оператор return. Вместо этого она возвращает объект генератора, который поддерживает протокол итератора. Это может быть гораздо более эффективным способом работы с большими наборами данных или вычислениями, которые возможно не нужно хранить в памяти все сразу.

Пример: Функция-Генератор, Которая Производит Значения в Геометрической Последовательности

Итак, роль скатерти-самобранки у нас будет играть функция, которая на вход принимает количество зарядов еды и возвращает список с числами от 0 до n. Прежде чем рассмотреть второй вариант «кормления» рассмотрим более технологичный пример похожего сценария. Представьте себе, что каждый день наш клиент n раз получает извне параметр, на основе которого вычисляется коллекция с какими-то элементами.

Генераторы Python. Их создание и использование

И когда он вызывается снова, он начинается с того места, где остановился при последнем вызове. У генератора должен быть оператор yield, иначе это будет просто обычная функция. Что ж, generator позволяет очень просто создать итератор, в котором поддерживается состояние, все, что вам нужно сделать, это использовать yield ключевое слово для возврата данных. Генератор – это не что иное, как функция, которая возвращает значение с использованием yield ключевого слова, а не с использованием return инструкции. Itertools — это встроенный модуль в Python, который содержит функции для создания итераторов для эффективных циклов.

  • Этот метод не вызывает переполнения, так как в каждый момент времени в памяти находится только одна строка.
  • Это может значительно улучшить производительность вашего кода, избегая необходимости генерировать и хранить весь вывод в памяти.
  • Это похоже на типичное определение функции, за исключением yield и кода, который следует за ним.
  • Функции генераторов (их описание можно почитать в PEP 255) представляют собой особый вид функций, которые возвращают «ленивый итератор».

В приведенной выше структуре вы можете видеть, что все похоже на функцию, за исключением одного ключевого слова yield. Только использование yield превращает обычную функцию в генератор. Поскольку функция Greeting() содержит оператор yield, это функция-генератор.

Функция iter() используется для создания итератора повторяемого элемента. А функция next() используется для перехода к следующему элементу. Все значения не возвращаются одновременно из генератора, в отличие от нормальной функции. Он генерирует значения, вызывая функцию снова и снова, что требует меньше памяти, когда мы генерируем огромное количество значений.

генераторы python

Итераторы – это объекты, которые позволяют обойти элементы коллекции по одному за раз без необходимости знать их полностью заранее. Итераторы в Python реализуют методы __iter__ и __next__. Метод __iter__ возвращает сам итератор, а метод __next__ возвращает следующий элемент коллекции.

В нашем примере за объём памяти на хранение элементов коллекции отвечает площадь, занимаемая каждым блюдом на скатерти. Желая накрыть на стол сразу всё доступное «меню», мы обрекаем себя на то, что будет потрачено время на приготовление всего ассортимента блюд, вне зависимости от того, съест их кто-то или нет. Все последовательности, такие как Python String, Python List, Python Dictionary и т.д., являются повторяемыми. Предположим, группа из 5 мальчиков выстроилась в линию. Вы указываете на первого мальчика и спрашиваете его, как его зовут. После этого вы спрашиваете следующего мальчика и так далее.

Цикл while будетвыполняться, пока i меньше или равно 10.Внутри цикла мы возвращаем (yield) значениеi и увеличиваем его на единицу. Надеюсь, что новички в языке сочтут мою статью полезной, а опытные — занимательной). В следующей статье хочется раскрыть тему объектов-итераторов с точки зрения того, как они используются в цикле for, и перейти к разбору итераторов. А теперь попробуем реализовать оба наших подхода в виде кода на Python.

Этот пример показывает, как использовать генератор для построчного чтения большого файла. Здесь мы просто выбираем по одной странице за раз, а затем выполняем какое-то действие на странице. Имейте в виду, что выражения генератора значительно быстрее, когда размер ваших данных превышает доступную память.

генераторы python

В этом примере генератор count_up_to возвращает числа от 1 до 5 по одному за раз. Это означает, что, если вы когда-либо использовали циклы для итерации или прогона значений в контейнере, вы использовали итератор. Однако вы можете создать свои собственные указанные итераторы в Python. В предыдущем разделе мы привели пример группы из 5 мальчиков и вас. Зная имя одного мальчика, вы задаете тот же вопрос следующему мальчику.

Короче говоря, он предоставляет массу интересных инструментов для работы с итераторами! Часто итерируемые классы реализуют как __iter__(), так и __next__() в одном классе. При этом __iter__() возвращает себя, что делает класс _iterable_ одновременно итерируемым объектом и собственным итератором. Однако совершенно нормально возвращать другой объект в качестве итератора.

В противном случае, если используется метод generator.send(), то результатом будет значение, переданное этому методу. Функция-генератор в Python – это особый тип функции Python, которая может возвращать объект-итератор. Эти объекты-итераторы могут использоваться для генерации последовательности значений на лету, вместо того чтобы вычислять их все сразу и хранить в списке. Оператор yield является ключевой частью функций-генераторов и позволяет функции производить значение и временно приостанавливать своё выполнение.

При следующем вызове метода генератора __next__() функция возобновит свое выполнение. В этом примере функция-генератор even_numbers() принимает параметр maximum, указывающий максимальное количество четных чисел, которое нужно сгенерировать. Функция использует цикл while для итерации от 0 до maximum и использует оператор if для проверки, является ли текущий номер четным. Функция будет продолжать генерировать четные числа до тех пор, пока не достигнет предела maximum, или пока метод итератора __next__() больше не будет вызываться. Генераторы – это функции, которые можно приостанавливать и возобновлять во время их выполнения, при этом они возвращают объект, который можно итерировать. В отличие от списков, они ленивы и поэтому работают с текущим элемент только по запросу.

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