Генераторы И Итераторы В Python: Подробно С Примерами

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.

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.

Тестирование Производительности Генератора

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.

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.

Но если вы создадите простой класс, вы сможете выполнить свою задачу, не потребляя столько памяти. Функция iter() используется для создания итератора повторяемого элемента. А функция next() используется для перехода к следующему элементу. В первый раз мы вызываем функцию, она возвращает первое значение, полученное вместе с итератором. В следующий раз, когда мы вызываем генератор, он возобновляет работу с того места, где он был приостановлен ранее. В приведенной выше структуре вы можете видеть, что все похоже на функцию, за исключением одного ключевого слова yield.

Использование Генератора В Выражениях

Генераторное выражение заключается в круглые скобки (), а не в квадратные скобки []. Генераторные выражения в Python позволяют создавать последовательности значений на лету, что значительно экономит память и упрощает код. Они представляют собой удобный и компактный способ работы с данными. Генераторы — это особый вид функций в языке программирования Python, которые позволяют создавать последовательности значений, не требуя выделения всей памяти сразу. Это удобно в случаях, когда нам нужно обработать большой объем данных, но мы не хотим загружать все значения в оперативную память одновременно.

Генераторы списков — это сокращенный синтаксис для создания новых списков на основе других коллекций.
Под капотом, каждый раз , когда вы звоните next() на генераторе, Python выполняет операторы в теле функции генератора , пока он не достигнет следующей yield заявление.
Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел.
Это удобно в случаях, когда нам нужно обработать большой объем данных, но мы не хотим загружать все значения в оперативную память одновременно.
В этом примере в функции генератора есть цикл while, который вычисляет следующее значение Фибоначчи.
Вы можете рассматривать следующее, как базовую структуру генератора.

Этот объект можно использовать в цикле for или передать в функцию next(), чтобы получить следующее значение. Когда функция-генератор вызывается, она выполняет код до первого оператора yield. Переопределение функции генератора будет хорошим вариантом, если вы имеете дело с большими объемами данных, а сохранение списка всех элементов данных займет много места на диске. И наоборот, если изначально создавать элементы дорого, вы можете предпочесть сохранить сгенерированные элементы в списке, чтобы их можно было использовать повторно. Генераторы — это специальные функции, которые позволяют создавать итераторы, то есть объекты, по которым можно проходить в цикле.

Пример Использования Генератора

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.

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.

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.

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 three этот метод был заменен .__next__() стандартом для всех итераторов. Их нам выдаст объект-генератор, который работает как итератор бесконечной последовательности в данном случае.