Что Такое Генераторы И Как Их Использовать В Python

Синтаксис похож на используемый для создания списков с помощью цикла for. Однако там применяются квадратные скобки, а здесь — круглые. Python позволяет писать выражения генератора для создания анонимных функций генератора. Процесс напоминает создание лямбда-функций для создания анонимных функций. Отличие заключается в том, что вместо return используется инструкция yield.

  • Выполнение выражения генератора списка сразу заполняет список.
  • Несколько генераторов можно использовать для обработки сразу нескольких операций.
  • Когда функция достигает оператора return, локальные переменные уничтожаются и значение возвращается вызывающей стороне.
  • А если при этом функция была слишком маленькой, чтобы оправдать создание собственного класса?

Во всех этих случаях вам придут на помощь генераторы Python и ключевое слово yield. Существует еще более простой, чем функция с yield, способ создания итераторов – генераторные выражения. Они подходят, когда код тела функции можно записать в одну строку. Чтобы создать генератор, нужно написать функцию с ключевым словом yield вместо return. После вызова yield функция будет приостановлена, сохраняя свое состояние, и продолжит выполнение с того же места при следующем вызове. Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора.

Three Добавляем Обработку Элемента В Выражении

Использовать объекты-генераторы могут практически любые функции, которые работают с последовательностями в том или ином виде. В таком случае Python тоже искал бы первое значение True в списке, но предварительно построил бы в памяти список в миллион элементов. Часто можно встретить генераторное выражение в таком месте кода, где интерпретатор может однозначно понять, где границы этого выражения. Здесь __iter__ вызывается для итератора каждый раз, но итератор возвращает самого себя вместо нового итератора. Но генератор, выдающий по одному элементы за раз и представляет собой этот бесконечный поток.

При этом нужный для работы объём памяти не зависит от размера файла и количества строк, удовлетворяющих условию. 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. Когда весь цикл пройден, произойдёт исключение StopIteration. Хотя на консоль сообщение об этом не выводится, но генератор помнит о нём и больше работать не будет.

Генераторы являются отличным средством для представления бесконечного потока данных. Бесконечные потоки невозможно хранить в памяти, а поскольку генераторы отдают только один элемент за раз, они могут представлять бесконечный поток данных. Теперь, когда вы познакомились с простым примером использования генератора бесконечной последовательности, давайте рассмотрим более детально работу этого генератора. Такой способ создания генератора csv_gen является более лаконичным. При этом код функции, создающей итератор, намного короче аналогичного класса. Поэтому классы-итераторы скорее уместны, когда создаются сложные объекты, включающие множество полей и сложную логику их обработки, а не только методы __iter__ и __next__.

Будут рассмотрены основные отличия от итераторов и обычных функций. Чтобы функция возвращала объект-генератор, в ее теле должен быть оператор yield. Когда любая yield-содержащая функция вызывается, она возвращает объект типа generator, а не None или какой-нибудь другой тип данных через оператор return.

Синтаксис

Как и выражения создающие списки, выражения создающие генераторы позволяют быстро получить объект генератора с помощью всего одной строчки кода. Использоваться они могут в тех же случаях, что и выражения создающие списки, но при этом у них есть одно дополнительное преимущество. Их можно создавать не удерживая весь объект в памяти перед итерацией.

как их использовать python generator

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(). В процессе выполнения генераторы списков python генератора списка, каждый элемент из итерируемого объекта проходит через выражение, и его результат добавляется в новый список. Это позволяет создавать список с автоматически вычисляемыми значениями на основе исходных данных.

После этого требуется настроить внутренние состояния и вызывать исключение StopIteration, когда больше нечего возвращать. Предположим, у нас есть генератор, который генерирует последовательность чисел Фибоначчи. Это вполне приемлемое решение, но будет ли этот подход работать, если файл окажется слишком большим?

Генератор — это альтернативный и более простой способ возвращать итераторы. Процедура создания не отличается от объявления обычной функции. Генератор предоставляет способ создания итераторов, решая следующую распространенную проблему.

как их использовать python generator

Очередное значение как бы «отстреливается», словно пуля из пистолета при нажатии на спуск. Более того, обратите внимание, что мы получили первое значение из generator-object, а дальше вернулись в основной контекст исполнения программы. С помощью этих методов можно создавать сопрограммы, или корутины, — это функции, которым можно передавать значения, приостанавливать и снова возобновлять их работу. Их обычно используют в Python для анализа потоков данных в корпоративной многозадачности. Генераторы позволяют создавать сложные разветвлённые программы для обработки потоков.