Генераторы и итераторы в Python: подробно с примерами

Быстрым способом создания относительно простых объектов-генераторов являются генераторные выражения – generator expressions. Синтаксис этих выражений похож на синтаксис генераторов списков. Генераторы в Python – это мощный инструмент, который https://deveducation.com/ позволяет генерировать последовательности значений эффективным и легковесным способом. Использование генераторов может сэкономить память и улучшить производительность вашего кода. Генераторные выражения предоставляют более компактный синтаксис для создания генераторов прямо в вашем коде.

Как использовать генераторы в Python

Генераторная функция и генератор – это разные объекты, хотя и связанные друг с другом. Генератор написан как обычные функции, но использует оператор yield всякий раз, когда они хотят вернуть какие-то данные. За генераторами и итераторами стоит концепция ленивой фабрики. Это означает, что, пока вы не запросите у них значение, они простаивают. Когда вы запрашиваете генератор списков python значение, они вам его выдают, после чего снова становятся бездействующим.

№6 Присвоение типа переменной / Уроки по Python для начинающих

В примере выше генератором списка является выражение [i+10 for i in a]. Перед for описывается действие, которое выполняется над элементом перед его добавлением в новый список. С другой стороны, объекты-генераторы – это особые объекты-функции, FrontEnd разработчик которые между вызовами сохраняют свое состояние. В цикле for они ведут себя подобно итерируемым объектам, к которым относятся списки, словари, строки и др.

Генераторы и итераторы. Выражения -генераторы в Python

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. В Python генераторы представляют собой мощный и эффективный инструмент для создания итерируемых объектов. Они позволяют генерировать значения “на лету” вместо хранения их в памяти, что делает генераторы особенно полезными при работе с большими объемами данных. Внутри цикла while, когда выполнение достигает оператора yield, возвращается значение low и работа генератора приостанавливается. Во время второго следующего вызова генератор возобновляет работу со значения, на котором он остановился ранее, и увеличивает это значение на единицу.

Как создать генератор в Python?

Когда Python выполняет функцию Greeting(), он выполняет код построчно сверху вниз. Обычно Python выполняет обычную функцию сверху вниз на основе модели выполнения до завершения. Есть несколько причин, по которым генераторы являются полезной конструкцией в Python. Следующий код теоретически может выдать все простые числа.

Главное отличие генераторов от обычных итерируемых объектов заключается в том, что они создаются с использованием ключевого слова yield. Функция, содержащая yield, вместо return, становится генератором. Когда такая функция вызывается, она не выполняется полностью, а возвращает генератор, который может быть итерирован с помощью цикла for или других методов итерации. Генераторы используются с помощью ключевого слова yield, которое позволяет функции сохранять свое состояние и возвращать промежуточные результаты без прекращения выполнения. Когда функция обнаруживает оператор yield, она возвращает значение и “замораживается” в текущем состоянии, сохраняя все свои переменные.

Например, на сайте random.org истинно случайные числа получают через атмосферный шум. Ещё могут применяться радиоактивный распад, шум в электрических цепях, квантовые явления. Когда программе на Python нужна работа с какими-то случайными элементами, подключают модуль random. Это встроенная возможность языка программирования, которую можно добавить в код и использовать несколькими способами. Во многих наших проектах мы использовали генерацию случайных чисел или выбор случайного элемента из одного набора. Во многих языках программирования для этого чаще всего используется модуль random.

Функция, содержащая yield, превращается в генератор, и ее выполнение становится приостанавливаемым. Генераторы предоставляют последовательные значения, и вы можете получить каждое из них поочередно. 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. Если генератор выдает значение, то возникает ошибка RuntimeError. Если генератор вызывает любое другое исключение, оно передается вызывающему объекту.

Если же объем данных не велик, а приоритетным является быстродействие — то от генераторов лучше отказаться. Обратите внимание на скобки при создании генераторного выражения. Если бы мы использовали квадратные, то это было бы уже не генераторное выражение, а list comprehension и переменная gen была бы уже не генератором, а обычным списком.

Есть использовать обычную функцию для возвращения списка, то она сформирует целую последовательность в памяти перед отправлением. Это приведет к использованию большого количества памяти, что неэффективно. Ключевое слово return — это финальная инструкция в функции.

Yield заменяет оператор return функции, но предоставляет результат вызывающей стороне без уничтожения локальных переменных. Таким образом, на следующей итерации он может снова работать с этим значением локальной переменной. Возвращаемое значение функции на самом деле будет генератором.

• Использование генераторов может сэкономить память и улучшить производительность вашего кода.
• Генераторы создают последовательность на лету, что позволяет получать доступ к одному элементу в любой момент.
• Функция next используется для получения следующего элемента из генератора.
• Когда Python встречает оператор yield, он возвращает значение, указанное в выводе.
• Каждое значение вычисляется только в момент, когда оно запрашивается.
• Генератор — это функция, которая возвращает так называемый ленивый итератор.

Это не требует большого количества памяти и оставляет возможность работать с бесконечными потоками данных. Это довольна сложная концепция, которую все равно стоит попробовать внедрить в реальные проекты. Генераторы полезны при обработке особенно больших объемов данных, например, Big Data.

Точка в такие числах может находиться на разных позициях — говорят, что она может плавать. На основе возвращаемого числа с плавающей точкой из функции random можно построить более сложные алгоритмы. Набор тестов, включенный в библиотеку Python Lib/test/test_generators.py содержит ряд более интересных примеров. Вот один генератор, который реализует обход дерева по порядку, используя генераторы рекурсивно. Чтобы передать исключение генератор должен быть инициализирован вызовом next или send(None).

Однако для умеренно сложного генератора написание соответствующего класса может быть намного сложнее. Любая функция, содержащая ключевое слово yield, является функцией генератора. Ключевое слово yield обнаруживается компилятором байт-кода Python, который компилирует функцию в результате. В заключение, генераторы – это мощный инструмент в Python, который позволяет вам эффективно обрабатывать данные и управлять последовательностями без загрузки их в память целиком.

Генераторное выражение создает объект генератора, который при итерации выдает значения выражения для каждого элемента в итераторе по одному за раз. Также можно использовать цикл for для итерации по объекту генератора. В этом случае вызов next() происходит неявно, но элементы все равно возвращаются один за одним. Метод next() — самый распространенный способ для получения значения из функции генератора. Вызов метода приводит к выполнению, что возвращает результат тому, кто делал вызов.

Они представляют собой ключевой элемент в языке программирования Python и позволяют работать с данными в более лаконичной и эффективной форме. Когда базовый итератор завершен, то атрибут value возвращает исключения StopIteration, которое становится значением выражения yield. Оно может быть установлено либо явно при появлении StopIteration, либо автоматически, когда под-итератор является генератором и возвращает значение. В задании к прошлому уроку требовалось написать класс-итератор, объекты которого генерируют случайные числа в количестве и в диапазоне, которые передаются в конструктор. В качестве аргументов она должна принимать количество элементов и диапазон.