Вместо того, чтобы создавать и хранить полные списки данных в памяти, генераторы генерируют значения по запросу, что делает их более эффективными с точки зрения использования ресурсов. Генераторы – это функции, которые могут быть прерваны и возобновлены во время исполнения. Вместо возвращения значения с помощью оператора return, генераторы используют оператор yield. Это позволяет генератору возвращать значение по одному за раз, при каждом вызове функции. Генераторы предоставляют эффективный способ работы с большими наборами данных без необходимости хранить их полностью в генераторная функция python памяти. Когда выполнение возобновляется вызовом одного из методов генератора, то он может действовать точно так же, как если бы выражение yield было просто другим внешним вызовом.
🔍 Что такое генератор и итератор в Python: полное объяснение и примеры 🐍
- Затем мы используем функцию next() для вывода следующего элемента итератора.
- Генераторная функция — это функция, в теле которой появляется ключевое слово yield.
- Когда мы вызываем этот генератор, он возвращает следующее значение из последовательности.
- Когда такая функция вызывается, она не выполняется полностью, а возвращает генератор, который может быть итерирован с помощью цикла for или других методов итерации.
- Это означает, что вы можете создавать ленивые итераторы, которые не определяют следующий элемент, пока вы не попросите их об этом.
Множество других методик, в том числе контрактное[74][75] и логическое программирование[76] можно реализовать с помощью расширений. Добавить новый тип можно либо написав класс (class), либо определив новый тип в модуле расширения (например, написанном на языке C). Система классов поддерживает наследование (одиночное и множественное) и метапрограммирование. Возможно наследование от большинства встроенных типов и типов расширений. Важная цель разработчиков Python — делать его забавным для использования.
Продвинутые Техники Работы с Функциями-Генераторами
В этом примере мы определили генераторную функцию простые_числа(), которая использует вспомогательную функцию проверить_простое() для проверки, является ли число простым. Генератор возвращает только простые числа из бесконечной последовательности. Вместо того чтобы возвращать значение и завершать свою работу, генератор yield возвращает результат и "замораживает" свое состояние, чтобы его можно было возобновить позже. Преимущества использования функций-генераторов включают в себя повышение эффективности производительности, лучшее управление памятью и возможность обработки больших и бесконечных наборов данных. В этом примере генератор fibonacci генерирует бесконечную последовательность чисел Фибоначчи. В этом примере каждый вызов next возвращает следующее значение, генерируемое функцией simple_generator.
#55. Функция-генератор. Оператор yield Python для начинающих
Кроме значения исключения, Python также сохраняет состояние стека вплоть до точки возбуждения исключения — так называемый traceback. 3 декабря 2008 года[41], после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k). В Python 3 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python. Они позволяют поочерёдно получать нужные веб-страницы и обрабатывать их информацию. Это намного эффективнее, чем загрузить в память сразу все выбранные страницы и затем обрабатывать их в цикле. Когда мы выведем на консоль переменную gen, то увидим лишь сообщение, что это объект-генератор.
Что такое генератор и как он работает?
Быстрым способом создания относительно простых объектов-генераторов являются генераторные выражения – generator expressions. Функция next используется для получения следующего элемента из генератора. Каждый раз, когда вызывается next, генератор продолжает выполнение до следующего выражения yield и возвращает его значение. В этом примере мы создали объект iter_obj с помощью функции iter(), которая принимает итерируемый объект (список) в качестве аргумента.
Что такое генератор и итератор в Python?
Во-первых, использование отступов уменьшает визуальное нагромождение и делает программы короче, тем самым сокращая объём внимания, необходимого для восприятия базовой единицы кода. Во-вторых, это даёт программисту меньше свободы в форматировании, тем самым делая возможным более единообразный стиль, что облегчает чтение чужого кода. (Сравните, например, три или четыре различных соглашения о размещении фигурных скобок в Си, каждое из которых имеет сильных сторонников). Для выполнения продвинутой генерации списка в языке Python используется подключаемая библиотека под названием itertools.
Генераторные выражения особенно полезны, когда вам нужно быстро создать последовательность значений, которые не требуют хранения в памяти. В Python, генераторы – это специальный тип итерируемых объектов, которые позволяют поочередно производить значения, не загружая их все сразу в память. Это делает их эффективными и удобными для работы с большими наборами данных или бесконечными последовательностями.
И наконец, мы используем цикл for для итерации по значениям, возвращаемым генератором, и выводим их на экран. В этом примере мы определяем функцию square_generator(), которая содержит ключевое слово yield. При вызове этой функции генератора мы получаем объект, который можно итерировать.
Это делает генераторы не только эффективными с точки зрения использования ресурсов, но и более гибкими при обработке больших объемов данных. Во втором примере функция-генератор используется для создания итератора, который генерирует каждое значение по мере необходимости, вместо того чтобы создавать и хранить список значений в памяти, как в первом примере. Это может быть гораздо более эффективным способом работы с большими наборами данных или вычислениями, которые возможно не нужно хранить в памяти все сразу. Запускает выполнение функции генератора или возобновляет его при последнем выполненном выражении yield. Когда функция генератора возобновляется с помощью метода __ next__ (), текущее выражение yield всегда возвращает как None. Затем выполнение продолжается до следующего выражения yield, где генератор снова приостанавливается, а значение expression_list возвращается объекту вызвавшему __next__().
В отличие от девиза Perl «есть несколько способов сделать это», Python придерживается философии «должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это»[53]. Алекс Мартелли[англ.], член Python Software Foundation и автор книг по Python пишет, что «Описывать что-то как „умное“ не считается комплиментом в культуре Python»[54]. Вместо того, чтобы встроить в ядро Python всю функциональность языка, он был спроектирован таким образом, чтобы быть легко расширяемым. Это сделало язык популярным средством добавления программируемых интерфейсов к существующим приложениям. Видение Гвидо ван Россума маленького ядра с большой стандартной библиотекой и легко расширяемым интерпретатором проистекало из негативного опыта разработки языка ABC, который придерживался противоположного подхода[52].
Любая функция, содержащая ключевое слово yield, является функцией генератора. Ключевое слово yield обнаруживается компилятором байт-кода Python, который компилирует функцию в результате. С другой стороны, объекты-генераторы – это особые объекты-функции, которые между вызовами сохраняют свое состояние. В цикле for они ведут себя подобно итерируемым объектам, к которым относятся списки, словари, строки и др. Однако генераторы поддерживают метод __next__(), а значит являются разновидностью итераторов.
На основе Python было создано несколько специализированных подмножеств языка, в основном предназначенных для статической компиляции в машинный код. Иногда вместо явной обработки исключений удобнее использовать блок with (доступен, начиная с Python 2.5). Области видимости имён могут быть вложенными друг в друга (внутри определяемой функции видны имена из окружающего блока кода). На практике с областями видимости и связыванием имён связано несколько правил «хорошего тона», о которых можно подробнее узнать из документации. По мере устаревания платформы её поддержка в основной ветви языка прекращается. Например, с версии 2.6 прекращена поддержка Windows 95, Windows 98 и Windows ME[60].
Интеграция асинхронных библиотек python-telegram-bot и aioredis с Django для создания высокопроизводительных приложений, кэширования и обработки данных. В контексте Django, генераторы с queryset позволяют вам оптимизировать запросы к базе данных, подготавливать и обрабатывать данные эффективно и уменьшать количество запросов к базе данных. Этот пример создает RSS-фид из базы данных Django, и вы можете использовать его для предоставления свежих записей из блога вашим читателям. Этот генератор будет создавать числа Фибоначчи по мере необходимости. Ленивая загрузка также особенно полезна при работе с бесконечными последовательностями, такими как потоки данных или генерация чисел Фибоначчи. Генераторы могут быть созданы с помощью генераторных выражений, которые похожи на списковые выражения, но используют круглые скобки вместо квадратных.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.