Функция iter() используется для создания генераторная функция python итератора повторяемого элемента. А функция next() используется для перехода к следующему элементу. Все значения не возвращаются одновременно из генератора, в отличие от нормальной функции. Он генерирует значения, вызывая функцию снова и снова, что требует меньше памяти, когда мы генерируем огромное количество значений.
Синтаксис и Структура Функций-Генераторов
- Вместо возвращения значения с помощью ключевого слова return, генераторы используют ключевое слово yield для возврата значения и временного приостановления выполнения функции.
- В этом примере мы создаем функцию-генератор, которая создает несколько потоков с использованием модуля Thread в Python.
- Предположим, что в нашем предыдущем примере, если мы составим список чисел Фибоначчи, а затем проходим его через Iterator, это потребует огромной памяти.
- Чтобы запустить генератор ещё раз, придётся создавать его заново.
Генератор – это функция, которая возвращает объект итератора. Она выглядит как обычная функция, за исключением того, что она содержит выражение yield для создания серии значений, которые можно использовать в цикле for … In или которые можно извлечь по одному с помощью функции next(). Когда выполнение возобновляется вызовом одного из методов генератора, то он может действовать точно так же, как если бы выражение yield было просто другим внешним вызовом. 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.
Пример: Функция Для Чтения Большого Файла по Частям
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. Все последовательности, такие как Python String, Python List, Python Dictionary и т.д., являются повторяемыми. Предположим, группа из 5 мальчиков выстроилась в линию. Вы указываете на первого мальчика и спрашиваете его, как его зовут. После этого вы спрашиваете следующего мальчика и так далее.
Простой пример генератора Python
При следующем вызове метода генератора __next__() функция возобновит свое выполнение. В этом примере функция-генератор even_numbers() принимает параметр maximum, указывающий максимальное количество четных чисел, которое нужно сгенерировать. 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. Генераторы – это функции, которые можно приостанавливать и возобновлять во время их выполнения, при этом они возвращают объект, который можно итерировать. В отличие от списков, они ленивы и поэтому работают с текущим элемент только по запросу.
Генераторы Python. Их создание и использование
Ключевое слово yield, безусловно, является основой, на которой основывается вся функциональность генераторов. Ранее мы узнали, что использование генераторов является отличным способом оптимизации памяти. В этом случае open() возвращает объект генератора, который вы можете «лениво» (не обсчитывая заранее) перебирать ряд за рядом.
Преимущества использования генераторов
В противном случае, если используется метод generator.send(), то результатом будет значение, переданное этому методу. 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. Оператор yield является ключевой частью функций-генераторов и позволяет функции производить значение и временно приостанавливать своё выполнение.
При достижении конца коллекции метод __next__ вызывает исключение StopIteration. Функция next используется для получения следующего элемента из генератора. Каждый раз, когда вызывается next, генератор продолжает выполнение до следующего выражения yield и возвращает его значение. Если генератор исчерпан, вызывается исключение StopIteration.
Расширенная реализация/протокол типа generator.
И когда он вызывается снова, он начинается с того места, где остановился при последнем вызове. У генератора должен быть оператор yield, иначе это будет просто обычная функция. Что ж, generator позволяет очень просто создать итератор, в котором поддерживается состояние, все, что вам нужно сделать, это использовать yield ключевое слово для возврата данных. Генератор – это не что иное, как функция, которая возвращает значение с использованием yield ключевого слова, а не с использованием return инструкции. Itertools — это встроенный модуль в Python, который содержит функции для создания итераторов для эффективных циклов.
Обратите внимание, что генератор можетсодержать больше одного ключевого словаyield. Примерно так же, как функция можетиметь больше одного ключевого словаreturn. Поэтому условие в цикле whileвсегда будет соблюдаться (всегда true). Врезультате генератор even() продолжаетвозвращать значение Even, пока мы непрервем выполнение цикла вручную(сочетанием клавиш Ctrl+C). В этом примере мы определили генераторс именем counter() и назначили значение 1локальной переменной i.
Ведь, как мы уже говорили выше, эти генераторы эквивалентны. Создание же бесконечной последовательности стопроцентно потребует от нас использования генератора. Причина проста — ограниченность памяти нашего компьютера. Глядя на этот пример, вы можете предположить что csv_gen является списком. Для того чтобы заполнить этот список, csv_reader() открывает файл и загружает его содержимое в csv_gen.
Затем программа перебирает список, увеличивая значение row_count для каждого следующего ряда. Теперь, когда вы имеете примерное представление о том, чем является генератор, у вас наверняка появилось желание увидеть как он работает. В последующих у вас будет возможность изучить работу генераторов более подробно. Вы даже можете сочетать генераторы с потоками для асинхронного выполнения кода, что позволяет выполнять несколько процессов одновременно и дополнительно улучшать производительность вашего кода. Эта функция-генератор также принимает на вход список чисел и генерирует их квадраты в качестве выходных данных.
Цикл while будетвыполняться, пока i меньше или равно 10.Внутри цикла мы возвращаем (yield) значениеi и увеличиваем его на единицу. Надеюсь, что новички в языке сочтут мою статью полезной, а опытные — занимательной). В следующей статье хочется раскрыть тему объектов-итераторов с точки зрения того, как они используются в цикле for, и перейти к разбору итераторов. А теперь попробуем реализовать оба наших подхода в виде кода на Python.
Итак, роль скатерти-самобранки у нас будет играть функция, которая на вход принимает количество зарядов еды и возвращает список с числами от 0 до n. Прежде чем рассмотреть второй вариант «кормления» рассмотрим более технологичный пример похожего сценария. Представьте себе, что каждый день наш клиент n раз получает извне параметр, на основе которого вычисляется коллекция с какими-то элементами.
Итератор — это объект, реализующий протокол итератора (без паники!). Протокол итератора — это не что иное, как определенный класс в Python, который также имеет метод __next()__. Это означает, что каждый раз, когда вы запрашиваете следующее значение, итератор знает, как его вычислить. Он хранит информацию о текущем состоянии итерируемого объекта, над которым он работает. Выполнение начинается при вызове одного из методов генератора.
Кроме того, генераторы экономят память, так как в ней хранятся не все значения, скажем, большого списка, а только предыдущий элемент, предел и формула, по которой вычисляется следующий элемент. Перебираемым в цикле for объектом может быть быть не только список. В Python просто генераторы и генераторы списков – разные вещи.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.