Генераторы генераторная функция python – это мощный инструмент в языке программирования Python, который позволяет генерировать последовательности значений на лету. Они позволяют создавать итерируемые объекты без необходимости хранить все значения в памяти одновременно. В этой статье мы рассмотрим, как работают генераторы и как использовать их в своем коде. Функция-генератор в Python – это особый тип функции Python, которая может возвращать объект-итератор. Эти объекты-итераторы могут использоваться для генерации последовательности значений на лету, вместо того чтобы вычислять их все сразу и хранить в списке.
Языки, на которые повлиял Python
Это было отражено в названии языка, данном в честь Монти Пайтона[39]. Так вот, я думаю, что пытливые хозяйки и хозяева уже обратили внимание на то, что пример со скатертью иллюстрирует задействование ресурсов для решения поставленной задачи. В нашем примере за объём памяти на хранение элементов коллекции отвечает площадь, занимаемая каждым блюдом на скатерти. Желая накрыть на стол сразу всё доступное «меню», мы обрекаем себя на то, что будет потрачено время на приготовление всего ассортимента блюд, вне зависимости от того, съест их кто-то или нет. Генераторные выражения — это упрощённый вариант функций-генераторов, также создающих генераторы.
И что, для вычисления генератора придётся много раз вызывать next()?
Если больше значений не осталось, она вызовет исключение StopIteration. Одним из главных преимуществ генераторов является их эффективность. Вместо создания и хранения полного списка значений, он генерирует их по необходимости, экономя память. Использование генератора позволяет нам генерировать значения по мере необходимости, что особенно полезно при работе с большими наборами данных или при работе с потоковыми данными. Подобно Lisp и Prolog, Python может использоваться в интерактивном режиме, при котором введённые с клавиатуры операторы сразу же выполняются, а результат выводится на экран (REPL).
Как использовать генераторы в Python
Генераторы могут быть определены с помощью ключевого слова yield или с использованием генераторных выражений. Использование генераторов и итераторов может значительно упростить ваш код и сделать его более легким для понимания и поддержки. По большей части на Python написана также графическая программа Veusz[англ.][174], позволяющая создавать качественные графики, готовые для размещения в научных публикациях[175][значимость факта?
Специализированные подмножества/расширения Python
Выражение yield предоставляют удобный способ реализации протокола итератора, который технически, представляет из себя объект генератора. Это выражение используется в теле функции и приводит к тому, что функция становится генератором. Выражение yield используется примерно как return, отличие в том, что функция возвращает генератор. Когда вызывается функция генератора, то она не возвращает единственное значение, как это делает оператор return. Вместо этого она возвращает объект генератора, который поддерживает протокол итератора.
Как работают генераторы в Python?
Выбор языка обычно зависит от решаемых задач, особенностей языков и наличия библиотек, требуемых для решения задачи. В общем случае языки можно поделить на интерпретируемые (скриптовые), компилируемые в промежуточное представление и компилируемые, что влияет на производительность и потребление памяти. Также отдельные языки могут иметь свои сильные стороны, в случае Python выделяется лёгкость в написании программ[99].
Протокол генератора в Python и выражение yield
Функция использует цикл while для итерации от 0 до maximum и использует оператор if для проверки, является ли текущий номер четным. Функция будет продолжать генерировать четные числа до тех пор, пока не достигнет предела maximum, или пока метод итератора __next__() больше не будет вызываться. Функции-генераторы в Python – это особые виды функций, которые могут использоваться для создания итераторов. Они генерируют последовательность значений по мере необходимости, а не возвращают значение сразу, как обычные функции. Это делает их более эффективными с точки зрения использования памяти и быстрее, чем другие методы создания итераторов. По сравнению с Java Python позволяет также перегружать операторы, что даёт возможность использовать выражения близкие к естественным[100].
Примерами таких реализаций может служить PyPy, базирующийся на RPython, более ранней инициативой является проект Parrot. Вследствие этого для написания критических участков кода используются низкоуровневые языки, интеграция с которыми обеспечивается множеством программ и библиотек. В Java и Python все объекты создаются в куче, в то время как C++ позволяет создавать объекты как в куче, так и на стеке, в зависимости от используемого синтаксиса[103]. На производительность также влияет способ доступа к данным в памяти. В C++ и Java доступ к данным происходит по постоянным смещениям в памяти, в то время как в Python — через хеш-таблицы. Использование указателей в C++ может быть довольно сложным для понимания среди новичков, и овладение навыками правильного использования указателей может занять некоторое время[99].
Некоторые из них предоставляют значения для бесконечного диапазона, поэтому к ним следует обращаться только с помощью функций или циклов, которые в конечном итоге перестают запрашивать дополнительные значения. В примере a_set — это итерируемый объект (множество), а b_iterator — итератор. Часто итерируемые классы реализуют как __iter__(), так и __next__() в одном классе. При этом __iter__() возвращает себя, что делает класс _iterable_ одновременно итерируемым объектом и собственным итератором. Однако совершенно нормально возвращать другой объект в качестве итератора. Если соответствующие методы не определены, то generator.send() вызовет исключение AttributeError или TypeError, в то время как generator.throw() просто немедленно вызовет переданное исключение.
Они обеспечивают ленивая вычисления значений, что делает их особенно полезными при работе с большими данными или бесконечными последовательностями. В этой статье мы рассмотрим, что такое генераторы, как они работают, и приведем примеры их использования. Главное отличие генераторов от обычных итерируемых объектов заключается в том, что они создаются с использованием ключевого слова yield. Когда такая функция вызывается, она не выполняется полностью, а возвращает генератор, который может быть итерирован с помощью цикла for или других методов итерации. В этом примере мы создаем функцию generate_numbers, которая использует ключевое слово yield, чтобы генерировать числа от 0 до n-1. Затем мы вызываем функцию итератора для получения генератора numbers.
- Короче говоря, он предоставляет массу интересных инструментов для работы с итераторами!
- Для выполнения продвинутой генерации списка в языке Python используется подключаемая библиотека под названием itertools.
- При этом функция сохраняет значения переменных от предыдущего вызова.
- Функция print служит для визуального отображения сгенерированного набора данных на экран компьютера.
- Обратите внимание, что при вызове класса Point создается итерабельный объект (а не итератор).
В PyPy, кроме стандартного CPython, включены возможности Stackless, Psyco, модификация AST «на лету» и многое другое. В проект интегрированы возможности анализа Python-кода и трансляция в другие языки и байт-коды виртуальных машин (Си, LLVM, Javascript, .NET с версии 0.9.9). Начиная с 0.9.0, возможна полностью автоматическая трансляция RPython в Си, в результате чего достигается скорость, приемлемая для использования (в 2—3 раза ниже, чем CPython при отключённом JIT для версии 0.9.9). По умолчанию PyPy поставляется со встроенным JIT-компилятором, с помощью которого он способен работать намного быстрее, чем CPython.
Значение выражения yield после возобновления зависит от метода, который возобновил выполнение. Если используется метод generator.__next__() (обычно через for … in или функцию next()), то результат отсутствует. В противном случае, если используется метод generator.send(), то результатом будет значение, переданное этому методу.
Когда функция с ключевым словом yield вызывается, она возвращает одно значение и приостанавливает свое выполнение. При следующем вызове генератор продолжает свое выполнение с того же места, где остановился. Метод вызывает исключение GeneratorExit в точке, где функция генератора была приостановлена.
При выполнении выражения yield генератор выводит значение i, аналогичное оператору return. 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. Она выглядит как обычная функция, за исключением того, что она содержит выражение yield для создания серии значений, которые можно использовать в цикле for … Генератор в Python – это специальный тип функции, который позволяет генерировать последовательность значений по требованию. Он используется для эффективной работы с большими объемами данных или бесконечными последовательностями.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
