Генераторы и итераторы – это два важных понятия в языке программирования Python. В этой статье мы рассмотрим, что представляют собой генераторы и итераторы, и как они могут быть использованы в ваших программах. генераторная функция python Существуют реализации языка Python, вводящие высокопроизводительные виртуальные машины в качестве бэкенда компилятора.
Продвинутые Техники Работы с Функциями-Генераторами
В совокупности подход к ООП в Python упрощает программирование, делает код более понятным и одновременно добавляет гибкости языку[100]. С другой стороны, скорость выполнения кода на Python (как и других интерпретируемых языков) значительно ниже, чем скорость выполнения аналогичного кода на C++[101] и обычно ожидается ниже, чем в Java[102]. Код на C++ получается производительнее Python, при этом занимает больше строк.
Преимущества использования генераторов
Но наш объект сам по себе является итератором, поэтому он должен возвращать самого себя. Объект Count возвращает self из своего метода __iter__, так как он является собственным итератором. Итераторы позволяют создать итерабельный объект, который перебирает свои элементы по мере выполнения итерации. Это означает, что вы можете создавать ленивые итераторы, которые не определяют следующий элемент, пока вы не попросите их об этом. Вы можете использовать встроенную функцию next для итератора, чтобы получить следующий элемент из него (если элементов больше нет, то вы получите исключение StopIteration).
Чем Генераторы отличаются от Итераторов в Python?
Обратите внимание, что мы изменили используемый пример, потому что мы не можем использовать выражение-генератор для предыдущего примера, который реализует itertools.count который по сути является вечным циклом. Убрав эту терминологию, давайте рассмотрим каждую из этих вещей по отдельности. В этом классе есть конструктор, который инициализирует текущее число итератора на 0 (или то, что было передано в качестве начала из аргумента start). То, что превращает этот класс в итератора, это наличие методов __iter__ и __next__. Для более подробного объяснения посмотрите видео «Итератор и итерируемые объекты. Как видно из полученного результата, метод возвращает последовательность одинаковых объектов (в данном случае это число 1), повторяющихся 5 раз.
#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next() Python для начинающих
Однако если изменить список генератором, то переменные будут указывать на разные списки. Сначала рассмотрим генераторы списков, чтобы привыкнуть к синтаксической конструкции. Используя продвинутые техники, описанные ниже, вы можете манипулировать и оптимизировать вывод функций-генераторов в вашем коде. Функция read_chunks() читает файл частями заданного размера chunk_size и возвращает каждую часть до тех пор, пока не будет достигнут конец файла. Это позволяет программисту обрабатывать большие файлы без загрузки всего файла в память.
- Являясь приложением с открытым исходным кодом, интерпретатор Python используется по всему миру и поставляется в составе операционных систем на базе Linux, а также в компьютерах от фирмы Apple.
- Также в языке имеется возможность генерации при помощи lambda-выражений и с использованием библиотеки intertools.
- Генераторы могут быть определены с помощью ключевого слова yield или с использованием генераторных выражений.
- При каждом вызове функции генератора, он продолжает выполнение с того места, где остановился.
- Этот метод не вызывает переполнения, так как в каждый момент времени в памяти находится только одна строка.
Специализированные подмножества/расширения Python
При этом, в отличие от многих портируемых систем, для всех основных платформ Python имеет поддержку характерных для данной платформы технологий (например, Microsoft COM/DCOM). Также несколько проектов обеспечивают интеграцию с платформой Microsoft.NET, основные из которых — IronPython и Python.NET. Python стремится к более простому, менее громоздкому синтаксису и грамматике, предоставляя разработчикам выбор в их методологии кодирования.
Примеры использования генераторов
Данные конструкции языка Python позволяют задавать определенные условия для выполнения такой операции. Например, существует задача перенести в список только четные числовые значения из созданной ранее выборки range. Самым простым способом создания списка является обычное присваивание ему необходимых значений или объектов. В том случае, когда элементов последовательности немного, их можно просто перечислить один за другим. Но если их количество переваливает за десяток, следует всерьез задуматься об использовании генератора списка.
Понимание Оператора yield в Функциях-Генераторах
Генераторы также могут использоваться с различными конструкциями языка Python, такими как цикл for и списковые выражения list comprehension. Они предоставляют элегантный и компактный способ создания итерируемых объектов с минимальными усилиями. В приведенном выше примере генератор fibonacci создает последовательность чисел Фибоначчи. С помощью функции next() мы можем получить следующее значение из генератора. В примере выше генератором списка является выражение [i+10 for i in a]. Перед for описывается действие, которое выполняется над элементом перед его добавлением в новый список.
Эта функция принимает список чисел в качестве входных данных и возвращает список их квадратов. В этом примере генераторное выражение создает генератор, который вычисляет квадраты чисел от 0 до 9. Используйте генераторы с умом, чтобы сделать ваш код более эффективным и удобным, и помните, что они являются мощным инструментом для обработки данных в Python и Django. Этот код создает генераторное выражение, которое генерирует значения от 0 до 4. При работе с большими объемами данных или сложными вычислениями возможны сценарии оптимизации производительности.
Использование генераторов в Python – это мощный способ генерации последовательностей значений без необходимости создания и хранения полного списка. Генераторы генерируют значения «на лету», по запросу, что экономит память и увеличивает производительность. Также Python подходит для выполнения нестандартных или сложных задач в системах сборки проектов, что обусловлено отсутствием необходимости предварительной компиляции исходных файлов. В проекте Google Test он используется для генерации исходного кода mock-объектов для классов языка C++[178][значимость факта? Оба языка являются интерпретируемыми, компилируются в промежуточное представление, которое затем отправляется на исполнение.
Однако, в отличие от большинства языков, непосредственно ориентированных на функциональное программирование, Python не является чистым языком программирования и код не защищён от побочных эффектов[84][85]. Имя (идентификатор) может начинаться с буквы любого алфавита в Юникоде любого регистра или подчёркивания, после чего в имени можно использовать и цифры. В качестве имени нельзя использовать ключевые слова (их список можно узнать по import keyword; print(keyword.kwlist)) и нежелательно переопределять встроенные имена. Имена, начинающиеся с символа подчёркивания, имеют специальное значение[71].
В этом примере мы создаем функцию-генератор, которая создает несколько потоков с использованием модуля Thread в Python. Функция countdown выполняется в каждом созданном потоке, асинхронно обратно отсчитывая от указанного значения. Используя функции-генераторы и потоки вместе, мы можем создать более эффективный и производительный код, который использует несколько процессоров одновременно. Функции-генераторы в Python – это особый тип функций, который позволяет нам возвращать объект-итератор.
Генераторы используются с помощью ключевого слова yield, которое позволяет функции сохранять свое состояние и возвращать промежуточные результаты без прекращения выполнения. Когда функция обнаруживает оператор yield, она возвращает значение и “замораживается” в текущем состоянии, сохраняя все свои переменные. После вызова генератора функция продолжает свое выполнение с того же места, где была остановлена, и продолжает генерировать значения до тех пор, пока не будет выполнено условие прекращения. При вызове генератора функция немедленно возвращает объект-итератор, который хранит текущую точку исполнения и состояние локальных переменных функции. При запросе следующего значения (посредством метода next(), неявно вызываемого в цикле for) генератор продолжает исполнение функции от предыдущей точки остановки до следующего оператора yield или return. Классы по своей сути представляют план или описание того, как создать объект, и хранят в себе описание атрибутов объекта и методов для работы с ним.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.