IT Образование

Генераторы И Итераторы В Python: Подробно С Примерами

Дальше простейший пример функции генератора Python, которая определяет следующее значение в последовательности Фибоначчи. Теперь, когда вы познакомились с простым примером использования генератора бесконечной последовательности, давайте рассмотрим более детально работу этого генератора. Функции генераторов (их описание можно почитать в PEP 255) представляют собой особый вид функций, которые возвращают «ленивый итератор». И хотя содержимое этих объектов вы можете перебирать также как и списки, но при этом, в отличие от списков, ленивые итераторы не хранят свое содержимое в памяти.

Как устроены генераторы в Python

Проще говоря, иногда нужно спуститься на такой уровень, на котором выдача элементов наружу проста и контролируема — например, как вывод элементов на печать с помощью print(). Такой код будет выглядеть очень императивно, но зато он будет эффективным. Генераторы создают последовательность на лету, что позволяет получать доступ к одному элементу в любой момент. Это не требует большого количества памяти и оставляет возможность работать с бесконечными потоками данных.

Улучши Свой Уровень Python

Так как объекты генератора итераторы, можно итерации по их вручную с помощью next() функции. Это вернет полученные значения одно за другим при каждом последующем вызове. 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.

Если перефразировать, вы не будете расходовать память при использовании генератора. Оно указывает на то, что функция является генератором и может возвращать следующий элемент последовательности при каждом вызове. При этом состояние функции сохраняется, а не уничтожается, что обеспечивает возможность возобновления выполнения с сохранённого места. Функция-генератор в Python — это специальный вид функции, который возвращает генераторный объект. Этот объект может использоваться для итерации по последовательности значений. Кроме того, они могут быть гораздо более эффективными по памяти, поскольку сохраняют только свое состояние и текущее значение, а не всю последовательность значений.

Функция Enumerate() В Python

Обычная функция возвращает какое-то значение, генератор возвращает какое-то значение и автоматически реализует next() и _iter_. Генератор в Python – одна из самых полезных и специальных функций. Мы можем превратить функцию в итератор, используя генераторы Python. Набор тестов, включенный в библиотеку Python Lib/test/test_generators.py содержит ряд более интересных примеров.

Однако там применяются квадратные скобки, а здесь — круглые. Такая функция не будет выполняться до тех пор, пока не будет вызван метод next() с вернувшимся объектом в качестве аргумента (то есть fib). Здесь вы можете видеть, что суммирование всех значений, содержащихся в списке заняло около трети времени аналогичного суммирования с помощью генератора. Поэтому если скорость является для вас проблемой, а память — нет, то список, возможно, окажется лучшим инструментом для работы. Если вы хотите больше узнать о генераторах списков, множеств и словарей в Python, можете прочитать статью Эффективное использование генераторов списков (англ).

Функция Генератора Send

Если вы хотите , чтобы итерацию до тех пор , как самый длинный Iterable, используйте itertools.zip_longest() . В Python 2 следует использовать itertools.izip вместо этого. Помните , что вы можете перемещаться только по объектам , генерируемых генератором один раз.

Этот метод не вызывает переполнения, так как в каждый момент времени в памяти находится только одна строка. При этом нужный для работы объём памяти не зависит от размера файла и количества строк, удовлетворяющих условию. Когда весь цикл пройден, произойдёт исключение StopIteration. Хотя на консоль сообщение об этом не выводится, но генератор помнит о нём и больше работать не будет. То есть цикл for можно запускать только один раз, во второй раз не получится. Сколько бы мы ни вызывали next(gen), ничего считаться не будет.

Вычисления с помощью генераторов называются ленивыми, они экономят память. Обратите внимание , что в Python 2 объекты генератор имел .next() методы , которые могут быть использованы для перебора значений , полученных в результате вручную. В Python 3 этот метод был заменен .__next__() стандартом для всех итераторов. Их нам выдаст объект-генератор, который работает как итератор бесконечной последовательности в данном случае.

Как устроены генераторы в Python

Разница между yield и оператором return заключается в том, что при достижении выхода, состояние выполнения генератора приостанавливается и локальные переменные сохраняются. При следующем вызове метода генератора __next__() функция возобновит свое выполнение. Теперь пришло время разобраться генераторы списков python с тем, как использовать генератор в программах. В прошлых примерах метод next() применялся по отношению к итератору, который возвращала функция генератора. В этом случае open() возвращает объект генератора, который вы можете «лениво» (не обсчитывая заранее) перебирать ряд за рядом.

  • После этого требуется настроить внутренние состояния и вызывать исключение StopIteration, когда больше нечего возвращать.
  • Но если вы создадите простой класс, вы сможете выполнить свою задачу, не потребляя столько памяти.
  • Для того чтобы ответить на этот вопрос, давайте предположим, что csv_reder() будет открывать файл и считывать его в массив.
  • Преимущество ленивой вычислительной модели особенно заметно, когда работа с данными требует больших вычислительных ресурсов или когда данные постоянно обновляются.

Генераторное выражение может также содержать условия и другие операторы, что позволяет более гибко фильтровать и преобразовывать данные. Они работают в существующем состоянии и возвращают значение, полученное по завершении операции. 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. В этом разделе мы узнаем, как пройти по итерируемому элементу, используя протокол Iterator.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *