Синтаксис похож на используемый для создания списков с помощью цикла for. Однако там применяются квадратные скобки, а здесь — круглые. После создания функции генератора вызываем ее, передав 5 в качестве аргумента. Отличие заключается в том, что вместо return используется инструкция yield. Она уведомляет интерпретатор Python о том, что это генератор, и возвращает итератор.
По сути, объект-генератор — это собранная коробочка, которая с радостью выполнит то, что вы описали в теле своей функции. То есть мы получим нашу единичку не из самой функции, а из объекта-генератора, который нам вернула my_func_2. При первом вызове метода next() выполняется код функции с первой команды до yield.
Протокол генератора в Python и выражение yield
Как и с обычными функциями, функцию-генератор в Python можно определить с помощью ключевого слова def, но вместо оператора return используется оператор yield. В языке программирования Python существует специальная синтаксическая конструкция, которая позволяет по определенным правилам создавать заполненные списки. Их удобство заключается в более короткой записи программного кода, чем если бы создавался список обычным способом. Здесь функция simple_generator определяет генератор, который возвращает числа от 0 до n.
Таким образом, благодаря генераторам, в Python существует возможность оптимального и экономного использования памяти. Это делает Python универсальным и надежным средством для работы с производительными приложениями, а также с Big Data обработкой. Сегодня поговорим про особенности работы с Python-генераторами. Читайте далее про особенности работы генераторов в языке Python, которые обеспечивают разработчика возможностью оптимального использования ресурсов. В Python генераторы списков позволяют создавать и быстро заполнять списки. Код, который находится выше самого первого yield, часто называют кодом инициализации.
Если в генераторе используется выражение yield from , то он обрабатывает предоставленное выражение как другой итератор. Все значения, выданные https://deveducation.com/ этим под-итератором, передаются непосредственно вызывающей стороне текущего генератора. Дальше пример функции генератора с несколькими yield.
Что такое генераторы и как их использовать в Python
Индексация начинается со start, который по умолчанию равен 0. Соответственно, пройтись по значениям генератора можно
- Также можно использовать цикл for для итерации по объекту генератора.
- В первом случае вызывающая сторона получит сгенерированное значение, а выполнение вновь приостановится.
- Создание же бесконечной последовательности стопроцентно потребует от нас использования генератора.
- Если генератор вызывает любое другое исключение, оно передается вызывающему объекту.
- Синтаксис похож на используемый для создания списков с помощью цикла for.
только один раз. Так вот, все эти
Ближе к коду
значения были сгенерированы внутренним генератором, с помощью которого и
заполнялся весь этот список. Но
чтобы получить доступ к значениям, нужно
сохранить его в переменной, а затем
Генераторы в Python
применить к этой переменной функцию
next(). Как видите, для чисел в диапазоне 0-9
(не 10, потому что диапазон (10) это числа
0-9), четные квадраты это 0, 4, 16, 36 и 64. Но если вы забудете добавить инкремент
i, вы получите бесконечный генератор.
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. Ранее мы узнали, что использование генераторов является отличным способом оптимизации памяти. Здесь мы создали объект генератора, который при итерации будет подносить к квадрату каждое число из последовательности от 0 до 4.
Откуда пошла привычка называть списочные выражения генераторами?
Объекты-итераторы могут хранить, например, списки запросов к серверу,
логи системы и другую информацию, которую можно обрабатывать
последовательно. В таком случае, нам хочется научиться создавать
подобные объекты. 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. Чтобы составить общее представление об итераторах в Python взгляните на статью Python “for” Loops (Definite Iteration).
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. Мы не могли использовать спиское включение вместо генераторного выражения в методе __iter__, поскольку, в отличие от типа generator, тип list не является итератором. Функция itertools.chain принимает несколько итераторов или итерируемых коллекций и создаёт генератор, который последовательно проходит по всем их элементам. Здесь ключевое слово yield используется для возврата значения из генератора.
Возврат значений в список
Генератор в Python — это функция, возвращающая итератор, который при итерации генерирует последовательность значений. Генераторы полезны, когда нам нужно получить большую последовательность значений, но мы не хотим хранить их все в памяти сразу. Второй раз перебрать генератор в цикле for не получится, так как объект-генератор уже генератор python сгенерировал все значения по заложенной в него «формуле». Поэтому генераторы обычно используются, когда надо единожды пройтись по итерируемому объекту. Перебираемым в цикле for объектом может быть быть не только список. Их нам выдаст объект-генератор, который работает как итератор бесконечной последовательности в данном случае.
Comentarios recientes