Во время фаз инициализации и завершения удобно открывать файлы, содержимое которых будет порционно выдавать итератор, а потом своевременно этот файл закрыть. Декларативные генераторы такой возможности не имеют сами по себе, так что хотя бы ради этой гибкости стоит уметь писать генераторные функции. Их нам выдаст объект-генератор, который работает как итератор бесконечной последовательности в данном случае.
В данном случае генератор squares_iter – как раз пример “ленивых вычислений”, т.к. Каждый элемент этого итератора не вычисляется до тех пор, пока до него не дойдет дело при переборе. Лямбда-функции – это (упрощенно) такие функции, которые записаны в одну строку, и определены не с помощью ключевого слова def отдельно, а прямо в месте применения. Но если вам нужно на лету в одном конкретном месте сделать несложное превращение – лямбды очень удобны. Defaultdict подкласс dict, который позволяет использовать функцию factory, используемую для автоматического создания нового значения , в случае отсутствия ключа.
Откуда пошла привычка называть списочные выражения генераторами?
Генератор — это специальная функция, которая возвращает итератор, с помощью которого можно обойти некоторую последовательность значений. Отличительной особенностью генераторов является использование ключевого слова yield вместо return для возврата значений. В нашем примере при четвертом вызове функции next() будет выброшено исключение StopIteration. Для этих целей может использоваться ключевое слово yield.
- Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора.
- В приведенном выше примере функция генератора выполняет итерацию с использованием цикла for.
- Как видите,
мы в функции описали нетривиальную логику алгоритма поиска слова в текстовом файле. - Эта информация выходит за рамки урока и приведена больше для расширения кругозора.
А еще иногда элементы выходной последовательности зависят друг от друга или от элементов входной последовательности не настолько явно, чтобы можно было обойтись декларативными методами. Как вы могли заметить, интерпретатор действительно при каждой передаче нашего generator-object в функцию next выполнил код до ближайшего yield. При этом и в первом, и во втором вызове next мы работали с одним и тем же объектом. 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.
Что такое генераторы в Python?
На этом рассказ про объекты-генераторы подходит к концу. Я раскрыл не все их тайны, но об этом можно поговорить в следующих генератор словарей python сериях. Этот метод не вызывает переполнения, так как в каждый момент времени в памяти находится только одна строка.
Этот итерируемый объект все так же сохраняет состояние генератора. При достижении этой строки генератор запоминает свое состояние, прерывает работу до следующего вызова метода __next__ и возвращает текущее значение переменной v. Чтобы сделать тип итерируемым, достаточно реализовать метод __iter__ или метод __getitem__. Чтобы создать тип-итератор, необходимо определить в нем метод __next__ и метод __iter__. Таким образом, итераторы сами являются итерируемыми объектами.
Несколько продвинутых приемов языка Python
В отличие от списка, значения будут вычисляться «на лету», а не захламлять ими память для одноразового вычисления. Когда вы создаете словарь списочным выражением, очень удобно использовать https://deveducation.com/ встроенный метод zip(), который берет произвольное количество итерируемых объектов и разбивает их на кортежи. Синтаксис похож на используемый для создания списков с помощью цикла for.
Отличие заключается в том, что вместо return используется инструкция yield. Она уведомляет интерпретатор Python о том, что это генератор, и возвращает итератор. Генератор — это альтернативный и более простой способ возвращать итераторы. Процедура создания не отличается от объявления обычной функции. Эти измерения действительны не только для генераторов, созданных с помощью выражений.
самых важных сферы применения Python: возможности языка
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. Функция-генератор отличается от обычной функции тем, что вместо команды return в ней используется yield. И если return завершает работу функции, то инструкция yield лишь приостанавливает её, при этом она возвращает какое-то значение.
Пока все это голословно, но не беспокойтесь, скоро мы дойдем до инструментов для измерения времени выполнения кода. Генераторные функции – все те же функции, только возвращают объект-генератор, который поддерживает протокол итерации (если забыли про итерации, то вернитесь к уроку «Итераторы в Python»). Если есть функция, которая возвращает последовательность, то скорее всего, ее можно превратить в функцию-генератор. Принимает на вход итерируемый объект и возвращает пары (индекс элемента,
элемент). Индексация начинается со start, который по умолчанию равен 0. Пробегает по итерируемому объекту и возвращает только те элементы,
которые удовлетворяют условию, описанному в функции func.