А что если файл окажется больше чем вся доступная память, которая есть в нашем распоряжении? Для того чтобы ответить на этот вопрос, давайте предположим, что csv_reder() будет открывать файл и считывать его в массив. Таким образом, генераторы предоставляют эффективный и чистый способ обеспечить функциональность larger order функций в Python. Использовать функцию-генератор squares() можно так же, как мы использовали итератор выше.
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. Переполнения памяти можно избежать, если организовать генераторы python поточную обработку данных с использованием объекта-генератора. Мы создадим его с помощью генераторного выражения (оно отличается от генератора списка только круглыми скобками). Создание генераторов может быть еще проще с использованием генераторов списков (list comprehensions).
Модуль Itertools
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. Это вполне приемлемое решение, но будет ли этот подход работать, если файл окажется слишком большим?
Ленивая вычислительная модель в Python реализуется с помощью итераций. Функция-генератор содержит ключевое слово yield, которое указывает, что в данном месте должно быть возвращено новое значение. При обращении к функции-генератору, ее выполнение приостанавливается на ключевом слове yield и возвращается текущее значение. При следующем обращении к функции, выполнение возобновляется с того места, где оно было остановлено.
Чтобы приостановить функцию на середине пути и возобновить ее с того места, где она была приостановлена, используется оператор yield. Что ж, мы уже видели, что итератор может проходить по итерируемому элементу. Предположим, что в нашем предыдущем примере, если мы составим список чисел Фибоначчи, а затем проходим его через Iterator, это потребует огромной памяти. Но если вы создадите простой класс, вы сможете выполнить свою задачу, не потребляя столько памяти. Функция iter() используется для создания итератора повторяемого элемента.
Что Такое Генераторы
Впрочем, Python умеет использовать ленивость итераторов и в декларативном коде. Генераторная функция — это функция, в теле которой появляется ключевое слово yield. Это означает, что появления ключевого слова yield достаточно, чтобы сделать функцию функцией-генератором. Внутри цикла whereas, когда выполнение достигает оператора yield, возвращается значение low и работа генератора приостанавливается.
В отличие от обычных списков, которые хранят всю коллекцию объектов в памяти, вы создаете генератор, который генерирует эти объекты, когда они запрашиваются. Так как объекты генератора итераторы, можно итерации по их вручную с помощью next() функции. Это вернет полученные значения одно за другим при каждом последующем вызове. То есть, она обеспечивает next() метод ( __next__() в Python 3.x), который используется для пошагового ее выполнения, и его __iter__ метод возвращает себя. Это означает, что генератор может использоваться в любой языковой конструкции, которая поддерживает универсальные итерируемые объекты. Как только у вас есть функция генератора, вы можете перебирать ее с помощью функции subsequent.
В подобных случаях скобки вокруг самого выражения можно опустить. Так же можно опускать скобки вокруг кортежа там, где это не мешает чтению кода. Здесь __iter__ вызывается для итератора каждый раз, но итератор возвращает самого себя вместо нового итератора. Генераторное выражение может также содержать условия и другие операторы, что позволяет более гибко фильтровать и преобразовывать данные.
Урок 11 Генераторы В Python Оператор Yield
Объекты-генераторы (или генераторы) реализуют протокол итератора. Так что чтобы выполнить функцию-генератор, нужно вызвать встроенную функцию next(). 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. Если вы хотите распечатать сгенерированные значения без цикла, вы можете использовать для него функцию next(). Если вы добавите еще одну строку в приведенный выше код, как показано ниже.
- Чтобы создать список из возвращаемых
- Или быть может у вас была сложная функция, для которой нужно было бы сохранять внутреннее состояние при вызове?
- Второй вызов list() ничего не дал, так как генератор уже отработал до конца.
- Функция iter() используется для создания итератора повторяемого элемента.
Чтобы создать список из возвращаемых генератором значений, мы просто применяем функцию list() к вызову генератора.
Как видим, значения переменных n и s между вызовами сохраняются. Они позволяют поочерёдно получать нужные веб-страницы и обрабатывать их информацию. Это намного эффективнее, чем загрузить в память сразу все выбранные страницы и затем обрабатывать их в цикле.
