В этом уроке мы с вами разберем, что из себя представляют генераторы в программировании на языке Python. Кроме того, мы обсудим генераторные выражения и разницу между списками и генераторами, а также между функциями https://deveducation.com/ и генераторами. Но даже если не говорить о глобальных задачах, скрипты с применением генераторов — это способ избежать копирования данных в память. Генераторы позволяют экономить ресурсы компьютера и создавать красивый чистый код. Подобным образом с помощью генераторов можно создавать ряды случайных чисел, комбинаторные структуры, рекуррентные ряды, например, ряд Фибоначчи и другие последовательности. В Python генераторы списков позволяют создавать и быстро заполнять списки.
Генераторы и итераторы. Выражения -генераторы в Python
В отличие от генераторных выражений, yield-функции более универсальны не только из-за произвольного количества кода в их теле. А значит, одна и та же функция может использоваться для создания несколько разных генераторов. В данном примере создается генератор square_numbers, который возвращает квадраты чисел от 0 до n-1. При использовании Тестировщик генератора в цикле for, значения генерируются по мере необходимости, что экономит память и обеспечивает ленивую генерацию. Когда вы вызываете функцию-генератор, она возвращает новый объект-генератор. Объекты-генераторы (или генераторы) реализуют протокол итератора.
Пример демонстрирующий методы и поведение генератора:
Использование генератора позволяет нам генерировать значения по мере необходимости, что особенно полезно при работе с большими наборами данных или при работе с потоковыми данными. Использование генераторов в Python – это мощный способ генерации последовательностей значений без необходимости создания и хранения полного списка. генератор списков python Генераторы генерируют значения «на лету», по запросу, что экономит память и увеличивает производительность.
Эффективность использования памяти.
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. И наконец, мы используем цикл for для итерации по значениям, возвращаемым генератором, и выводим их на экран. Выражение yield предоставляют удобный способ реализации протокола итератора, который технически, представляет из себя объект генератора.
- В приведенном выше коде вы должны знать точное количество полученных значений.
- Чтобы создать список из возвращаемыхгенератором значений, мы просто применяемфункцию list() к вызову генератора.
- Сначала рассмотрим генераторы списков, чтобы привыкнуть к синтаксической конструкции.
- Если функция генератора не улавливает переданное исключение или создает другое исключение, то это исключение распространяется на вызывающую сторону/программу.
- Это означает, что появления ключевого слова yield достаточно, чтобы сделать функцию функцией-генератором.
Однако генераторы поддерживают метод __next__(), а значит являются разновидностью итераторов. Этот пример позволяет вам создавать CSV-файл на основе данных из базы данных Django. Создание генератора для построчной генерации CSV-файла позволяет вам эффективно обрабатывать каждую запись из queryset без необходимости загружать все данные в память сразу. Это особенно полезно, если ваш queryset велик, и использование обычного списка может привести к значительному потреблению памяти. Генераторные выражения представляют собой компактный способ создания генераторов в Python.
В методе __enter__ происходит вызов функции next и генератор продвигается до первого yield возвращает значение и передает управление в вызвавший его код. В этом примере мы используем генераторное выражение, чтобы создать генератор numbers, который генерирует числа от 0 до 4. Затем мы используем цикл for для итерации по значениям, возвращаемым генератором, и выводим их на экран. Генераторы с queryset Django – это инструмент для эффективной работы с базой данных. Они позволяют выполнять запросы к базе данных и обрабатывать результаты поочередно, без необходимости загружать все данные в память сразу.
Функция next вызывает метод __next__ у переданного в нее объекта. То есть вызов next(gen) и gen.__next__() равнозначны и дают один и тот же результат. Итератор, в свою очередь, это объект, по которому можно итерироваться. Создадим простую генераторную функцию которая возвращает число и уменьшает его на единицу.
Он хранит информацию о текущем состоянии итерируемого объекта, над которым он работает. В этом примере генератор fibonacci генерирует бесконечную последовательность чисел Фибоначчи. Обычная функция, возвращающая последовательность, создает всю последовательность в памяти, прежде чем вернуть результат.
Ключевое различие в синтаксисе — круглые скобки, обрамляющие конструкцию — для создания генератора. Обратите внимание, что приведенный выше результат не является значением. Чтобы получить реальное значение, воспользуйтесь итератором. Затем next() будет вызываться для объекта, чтобы получить следующее полученное значение. Обычная функция возвращает какое-то значение, генератор возвращает какое-то значение и автоматически реализует next() и _iter_.
В прошлой статье мы детально разбирались с итераторами и итерируемыми объектами. Тема итераторов не может считаться полностью освещенной, если не поговорить про генераторы. Создать генератор можно не только используя генераторную функцию, но и с помощью генераторного выражения, которое еще называют generator comprehension.
Когда функция с ключевым словом yield вызывается, она возвращает генератор. Генератор можно использовать для итерации по значениям, возвращаемым этой функцией. Создает исключение в точке, где генератор был приостановлен, и возвращает следующее значение, выданное функцией генератора . Если генератор завершает работу, не выдав другого значения, то возникает исключение StopIteration. Если функция генератора не улавливает переданное исключение или создает другое исключение, то это исключение распространяется на вызывающую сторону/программу.
Их выполнение прекращается с помощью методов .close() и .throw(). В списке e_l содержатся все строки со словом error, они записаны в память компьютера. Недостаток метода в том, что, если таких строк будет слишком много, они переполнят память и вызовут ошибку MemoryError.
В этом разделе мы узнаем, как пройти по итерируемому элементу, используя протокол Iterator. Итератор – это объект, который используется для итерации по итерируемому элементу. Подробнее об yield и return можно прочитать в статье «Сравнение операторов yield и return в Python (с примерами)». Это означает, что, если вы когда-либо использовали циклы для итерации или прогона значений в контейнере, вы использовали итератор. В примере выше out вернет список со значениями, возведенными в квадрат. Ночтобы получить доступ к значениям, нужносохранить его в переменной, а затемприменить к этой переменной функциюnext().
Ещё это удобно, потому что можно использовать любые функции из модуля и не подключать их отдельно. По-настоящему случайные числа называются истинными и встречаются только в природе. Этот генератор будет создавать числа Фибоначчи по мере необходимости.
Это проблема, когда количество элементов в последовательности огромное. 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. Списоксразу удерживает в памяти определенноечисло значений. А генератор в каждыйотдельный момент удерживает толькоодно значение — то, которое он возвращает.Вот почему генераторы требуют кудаменьше памяти. Когда мы применяемгенератор, нам также не приходится ждатьрендеринга всех значений.
Несколько генераторов можно использовать для обработки сразу нескольких операций. Использование генераторов в подобных случаях не требует использования большого количества памяти и является более предпочтительным вариантом, поскольку отдает только один элемент за раз. С помощью генераторов можно создать последовательность разных операций. Это более чистый способ разделения обязанностей между всеми компонентами и последующей интеграции их для получения нужного результата. Python позволяет писать выражения генератора для создания анонимных функций генератора.
Она уведомляет интерпретатор Python о том, что это генератор, и возвращает итератор. В этом примере мы определили генераторс именем counter() и назначили значение 1локальной переменной i. Цикл while будетвыполняться, пока i меньше или равно 10.Внутри цикла мы возвращаем (yield) значениеi и увеличиваем его на единицу. Когда мы попытаемся вызвать next(gen) в пятый раз, генератор сотрёт из памяти последний элемент (число 16) и выдаст исключение StopIteration. Этим генераторы отличаются от списков — те хранят в памяти все свои элементы, и удалить их можно только программно.
