Он
генерирует для нас последовательность
значений, которую мы можем перебрать. Эту последовательность
можно использовать для итерации в цикле
Списочные выражения: ,
for, но нельзя проиндексировать (т. е.,
перебрать ее можно только один раз). Давайте посмотрим, как создается
Использование цикла for
такая последовательность значений при
помощи генератора. Метод вызывает исключение GeneratorExit в точке, где функция генератора была приостановлена.
Выражения yield допускаются в любом месте конструкции try … В этой статье вы научитесь создавать и использовать функции и выражения генераторов в Python. Также узнаете, зачем и когда их стоит использовать в программах.
Каждый вызов next() объекта генератора приводит к выполнению вплоть до инструкции yield. Затем Python возвращает значение и сохраняет состояние для последующего использования. Выражение генератора вернет итератор, который будет выдавать по одному значению за раз. Таким образом четыре последовательных вызова метода next() напечатают квадратные корни соответствующих элементов списка. В этом примере в функции генератора есть цикл while, который вычисляет следующее значение Фибоначчи. Генераторное выражение создает объект генератора, который при итерации выдает значения выражения для каждого элемента в итераторе по одному за раз.
Обработка больших данных
Если вы дочитали до этого места, спасибо вам большое! 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. 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. Дальше эти элементы мы распределяем по нескольким потребителям для выполнения какой-либо бизнес-логики.
Есть использовать обычную функцию для возвращения списка, то она сформирует целую последовательность в памяти перед отправлением. Это приведет генератор python к использованию большого количества памяти, что неэффективно. В примере выше out вернет список со значениями, возведенными в квадрат.
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. В противном случае, если используется метод generator.send(), то результатом будет значение, переданное этому методу.
Экономия памяти
Если перефразировать, вы не будете расходовать память при использовании генератора. Этот пример не отличается от предыдущих, но каждый элемент здесь возвращается генератором с помощью метода next(). Для этого сперва создается объект генератора gen, который является идентификатором, хранящим состояние генератора. Функция, содержащая yield возвращает объект-генератор, а не выполняет свой код сразу. Тело функции исполняется при каждом вызове метода __next__(). При этом функция сохраняет значения переменных от предыдущего вызова.
Создание итератора в Python — достаточно громоздкая операция. Для этого нужно написать класс и реализовать методы __iter__() и __next__(). https://deveducation.com/ После этого требуется настроить внутренние состояния и вызывать исключение StopIteration, когда больше нечего возвращать.
Запускает выполнение функции генератора или возобновляет его при последнем выполненном выражении yield. Когда функция генератора возобновляется с помощью метода __ next__ (), текущее выражение yield всегда возвращает как None. Затем выполнение продолжается до следующего выражения yield, где генератор снова приостанавливается, а значение expression_list возвращается объекту вызвавшему __next__(). Если генератор завершает работу без получения другого значения, возникает исключение StopIteration. Это похоже на типичное определение функции, за исключением yield и кода, который следует за ним.
Генераторы в Python
Затем мы использовали цикл for для выполнения итераций над генератором и вывода значений. В Python генераторное выражение — это лаконичный способ создания объекта генератора. Оно похоже на абстракцию списков, но вместо создания списка оно создает объект-генератор, который можно итерировать для получения значений. Когда
- Подобным образом с помощью генераторов можно создавать ряды случайных чисел, комбинаторные структуры, рекуррентные ряды, например, ряд Фибоначчи и другие последовательности.
- Их выполнение прекращается с помощью методов .close() и .throw().
- Для того чтобы ответить на этот вопрос, давайте предположим, что csv_reder() будет открывать файл и считывать его в массив.
- Да потому что вы по сути превратили функцию csv_reader() в генератор.
- В примере ниже значения выводятся с помощью генератора.
- Обратите внимание, что вызов любого из методов генератора, когда генератор уже выполняется, вызывает исключение ValueError.
интерпретатор доходит до ключевого
слова return, выполнение функции полностью
прекращается.