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.
Они абсолютно идентичны и для генераторов, созданных с помощью функции. Ведь, как мы уже говорили выше, эти генераторы эквивалентны. Здесь вы можете видеть, что суммирование всех значений, содержащихся в списке заняло около трети времени аналогичного суммирования с помощью генератора. Поэтому если скорость является для вас проблемой, а память — нет, то список, возможно, окажется лучшим инструментом для работы. Здесь у нас показан генератор, под названием gen, который мы можем вручную перебирать с помощью вызова функции next().
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.
Table of Contents
Обработка Больших Данных
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.
Преимущество использования генераторов списков заключается в их эффективности и краткости. Они позволяют избежать необходимости явно объявлять цикл и создавать временные переменные для заполнения списка. Вместо этого, генератор списков позволяет определить правила для создания элементов списка и автоматически заполняет его соответствующими значениями.
С изучения генераторов начинается освоение последовательной обработки гигантских потоков данных. Это может быть, например, трейдинг и технический анализ в биржевых операциях. Теперь посмотрим, как можно применить его для обработки большого файла.
И Что, Для Вычисления Генератора Придётся Много Раз Вызывать Next()?
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.
Основная идея генераторов списков состоит в том, что они позволяют создавать списки с помощью компактного синтаксиса, основанного на выражении и цикле. В результате получается новый список, элементы которого вычисляются автоматически в соответствии с определенным шаблоном или условием. Когда вызывается функция генератора, то она не возвращает единственное значение, как это делает оператор return. Вместо этого она возвращает объект генератора, который поддерживает протокол итератора. Генераторное выражение создает объект генератора, который при итерации выдает значения выражения для каждого элемента в итераторе по одному за раз. В Python генераторное выражение — это лаконичный способ создания объекта генератора.
Понимание Работы Генератора Python
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.
Она позволяет нам убедиться что генератор выдает результат, который мы от него ожидаем. Да потому что вы по сути превратили функцию csv_reader() в генератор. Эта версия кода открывает файл, проходит по строкам и извлекает для чтения лишь отдельный ряд, вместо того, чтобы возвращать весь файл целиком. У генераторов методы __next__ и __iter__ создаются средствами самого языка, то есть автоматически.
- Это намного эффективнее, чем загрузить в память сразу все выбранные страницы и затем обрабатывать их в цикле.
- В этом примере мы используем генераторное выражение для создания генератора квадратов чисел и затем итерируемся по нему с помощью цикла for.
- Генераторы позволяют создавать сложные разветвлённые программы для обработки потоков.
- Для этого сначала рассмотрим упрощённый способ создания генератора — с помощью генераторного выражения.
- Здесь ключевое слово yield используется для возврата значения из генератора.
Чтобы развить эту тему, добавим, что на самом деле получать и хранить законченные списки не нужно практически никогда. Стоит отметить, что он запустит бесконечный цикл, для остановки которого нужно нажать Ctrl + C. Есть несколько причин, по которым генераторы являются полезной конструкцией в Python. В Python многое работает на соглашениях, генераторы списков python поэтому если что-то ведет себя как итератор, то оно и считается итератором. В Python сама концепция итеративных вычислений прослеживается повсеместно, поэтому средства низкоуровневого программирования потоков данных встроены в сам язык. Очевидно, что для одного блюда места нужно сильно меньше, нежели для всех сразу.