Генератор generator в Python и выражение yield

Выражения yield допускаются в любом месте конструкции try … Инструкция yield может употребляться и в конструкции try except. Отличие заключается в том, что вместо return используется инструкция yield .

Синтаксис генераторов аналогичен синтаксису традиционной функции, но вместо оператора return, генераторы используют yield, для указания каждого элемента последовательности. Иногда используются в Python lambda-функции в генераторе списков. В следующем примере будет создана новая последовательность чисел, полученных в результате выполнения метода range. Как и раньше, элемент этого набора представляется в виде переменной i, которая пошагово получает новые значения (от 0 до 9) в цикле for. Лямбда-функция принимает в качестве аргумента значение, затем перемножает его само на себя и возвращает обратно в генератор. Это основное различие между функцией генератора и нормальной функцией.

Языки, на которые повлиял Python[править | править код]

При следующем вызове метода генератора __next__() функция возобновит свое выполнение. 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. Во многих современных языках программирования используют такие сущности как итераторы. Основное их назначение – это упрощение навигации по элементам объекта, который, как правило, представляет собой некоторую коллекцию (список, словарь и т.п.). Язык Python, в этом случае, не исключение и в нем тоже есть поддержка итераторов.

Давайте посмотрим, как создается такая последовательность значений при помощи генератора. В этом уроке мы с вами разберем, что из себя представляют генераторы в программировании на языке Python. Кроме того, мы обсудим генераторные выражения и разницу между списками и генераторами, а также между функциями и генераторами.

Генераторы списков

Генератор – это функция, которая будучи вызванной в функции next() возвращает следующий объект согласно алгоритму ее работы. Вместо ключевого слова return в генераторе используется yield. Напишем функцию, которая генерирует необходимое нам количество единиц. Когда вызывается функция, и поток выполнения находит ключевое слово yield в функции, выполнение функции останавливается на самой строке и возвращает объект генератора обратно вызывающей стороне. Когда выполнение возобновляется вызовом одного из методов генератора, то он может действовать точно так же, как если бы выражение yield было просто другим внешним вызовом. Значение выражения yield после возобновления зависит от метода, который возобновил выполнение.

Вызов функции even_numbers () вернет объект генератора, который используется внутри цикла for. Ключевое слово yield преобразует данное выражение в функцию генератора, которая возвращает объект генератора. Чтобы получить значения объекта, он должен быть повторен, чтобы прочитать значения, данные для yield. Функция, содержащая yield, возвращает объект-генератор, а не выполняет свой код сразу. Тело функции исполняется при каждом вызове метода __next__().

На Python можно написать плагины и скрипты к уже реализованным программам для создания новых модулей и автоматизации процессов. На Питоне можно создавать встроенные системы для разных устройств. Мобильная разработка «на питоне» пользуется спросом во всем мире — для программирования серверной части таких приложений зачастую выбирают Python. Питон можно использовать в большинстве сфер, примеры которых мы приведем ниже. Высокопроизводительные проекты на чистом Пайтон написать будет затруднительно. Язык активно используется компанией Google в её поисковой системе, а Youtube в значительной степени написан с использованием Python.

Здесь мы видим, что итератор генератора (на схеме обозначен как Generator ) возвращает значения в точку вызова . В свою очередь Caller передает значения Generator , используя метод send() . Также Caller может остановить генерацию новых значений (“закрыть генератор”) с помощью метода close() , либо сгенерировать исключение в точке остановки функции, используя метод throw() . Дизайн языка Python построен вокруг объектно-ориентированной модели программирования. Реализация ООП в Python является хорошо продуманной, но вместе с тем достаточно специфической по сравнению с другими объектно-ориентированными языками. В языке всё является объектами — либо экземплярами классов, либо экземплярами метаклассов.

Понимание работы генератора Python

Кроме того, генераторы экономят память, так как в ней хранятся не все значения, скажем, большого списка, а только предыдущий элемент, предел и формула, по которой вычисляется следующий элемент. Синтаксис похож на используемый для создания списков с помощью цикла for. Однако там применяются квадратные скобки, а здесь — круглые.

• Выражения-генераторы — это синтаксис, похожий на синтаксис представления списка , который позволяет нам создать объект-генератор.
• Создание итерации в Python сопряжено с большими трудностями; нам нужно реализовать методы __iter __() и __next __() для отслеживания внутренних состояний.
• Как только будет достигнут return , выполнение кода обычной функции прекратится, а результат работы будет возвращен в точку вызова.
• В случае, если модуль проводит массированную обработку данных и оптимизация алгоритма и кода не помогает, можно переписать критические участки, скажем, на языке Си или Pyrex.

Давайте рассмотрим несколько весьма полезных методов объекта генератора. Ещё одной причиной введения такого ограничения является необходимость согласования с модулями расширения. Многие модули (в целях оптимизации быстродействия) преобразуют Python-объекты элементарных типов к соответствующим Си-типам вместо манипуляций с ними посредством Си-API. Также это избавляет от многих потенциальных ошибок при неконтролируемом динамическом переопределении встроенных типов. Такой «трюк» позволяет сократить количество строк и символов в программе и приучает к «хорошему» стилю программирования.

Лямбда-функции и анонимные функции в Python

Предназначен для написания модулей расширений, компилируется в код на языке C. Компилирует Python программы в MSIL, таким образом предоставляя полную интеграцию с .NET-системой. Стоит использовать готовые и отлаженные функции и модули, даже если для этого нужно немного обработать данные. Используемый алгоритм имеет определённую временную сложность, поэтому перед оптимизацией кода программы стоит сначала пересмотреть алгоритм. Существуют расширения, позволяющие использовать все основные библиотеки графических интерфейсов — wxPython, основанное на библиотеке wxWidgets, PyGObject для GTK, PyQt и PySide для Qt и другие. Некоторые из них также предоставляют широкие возможности по работе с базами данных, графикой и сетями, используя все возможности библиотеки, на которой основаны.

Если используется метод generator.__next__() (обычно через for … in или функцию next()), то результат отсутствует. В противном случае, если используется метод generator.send(), то результатом будет значение, переданное этому методу. По сравнению с Java Python позволяет также перегружать операторы, что даёт возможность использовать выражения близкие к естественным. В совокупности подход к ООП в Python упрощает программирование, делает код более понятным и одновременно добавляет гибкости языку. С другой стороны, скорость выполнения кода на Python (как и других интерпретируемых языков) значительно ниже, чем скорость выполнения аналогичного кода на C++ и обычно ожидается ниже, чем в Java.

Другие реализации[править | править код]

Они позволяют производить так называемые ленивые вычисления. Ключевое слово yield же сохраняет состояние между вызовами. Выполнение продолжается с момента, где управление было передано в вызывающую область, то есть, сразу после последней инструкции yield. Но поскольку метод был вызван 5 раз, то вернулось также исключение StopIteration. Данная функция будет работать точно также, как класс SimpleIterator из предыдущего примера.

править код]

После итерации всех значений следующая функция вызывает исключение StopIteration. Важно отметить, что генератор кубов не хранит ни один из этих элементов в памяти, а значения в кубах вычисляются во время выполнения, возвращаются и забываются. Единственная используемая дополнительная память – это данные состояния для самого генератора, которые обычно намного меньше, чем большой список. Это делает генераторы идеальными для задач, интенсивно использующих память. Он извлекает элементы из списка, так как функцияfindallбиблиотекиreвозвращает список. Из-за этого, смысл в создании генератора теряется, так как в любом случае придется ждать, пока функцияfindallне отработает целиком и не вернет список со всеми найденными элементами.

Как создать итератор в Python — Полный обзор генераторов

Для выполнения продвинутой генерации списка в языке Python используется подключаемая библиотека под названием itertools. С ее помощью можно создавать наборы значений по определенным правилам. Чтобы активировать функции https://deveducation.com/ данного модуля, следует внести в начало программного файла следующую инструкцию. Генераторы списка в языке программирования Python являются мощным инструментом по работе с разноплановыми совокупностями данных.

Любой программный продукт, независимо от сложности и специфики, можно создать на Python и одном из сотен фреймворков, разработанных для него. Доходность – это эффективный способ получения больших или бесконечных данных. Урожайность – лучший выбор, когда вам нужно, чтобы выполнение выполнялось быстрее на больших наборах данных. В случае, если вы хотите, чтобы вывод использовался снова, вам придется снова вызвать функцию.

Однако, в отличие от большинства языков, непосредственно ориентированных на функциональное программирование, Python не является чистым языком программирования и код не защищён от побочных эффектов. Полностью поддерживаются объектно-ориентированное, структурное, обобщённое, функциональное генератор списков python программирование и метапрограммирование. Базовая поддержка аспектно-ориентированного программирования реализуется за счёт метапрограммирования. Множество других методик, в том числе контрактное и логическое программирование можно реализовать с помощью расширений.