Вы узнаете, как использовать их возможности для решения задач вашего банка. К этой теме еще вернемся в контексте объектно-ориентированного программирования, а сейчас решите тест и переходите к уроку про оценочные мероприятия. Переходим ко второй конструкции, которая позволяет отложить выполнение операций.
Использование оператора return в генераторной функции вызовет исключение StopIteration, т.е. Таким образом можно прекратить генерацию значений и выйти из функции. Если вы не вернулись к уроку про итераторы, я все равно напомню про протокол итерации. Кажется, что концепция генерации объектов налету, без предварительного
выделения памяти под целый массив, является довольно удобной и полезной.
Напишите генератор square_fibonacci(n), генерирующий последовательность квадратов чисел Фибоначчи. Выведите результат при помощи функции print и распаковки. Итак, достаточно внутри функции хоть раз воспользоваться командой yield, чтобы сделать из неё генератор. После этого её https://deveducation.com/ нельзя вызвать так, как обычно (попробуйте print(fibonacci(5))),
Python 3
но можно использовать в for, list, sorted, map, zip, enumerate и так далее. Важное примечание, касательно как генераторных функций, так и генераторных выражений – они являются объектами с одиночной итерацией.
Этот итерируемый объект все так же сохраняет состояние генератора. Появился расширенный оператор yield from, который позволяет делегировать работу подгенератору. Эта информация выходит за рамки урока и приведена больше для расширения кругозора. Если вам интересно, как это работает, то вы всегда можете посмотреть в официальной документации.
Разница между генератором
При помощи метода send() мы можем, например, передать код завершения, чтобы прекратить работу генератора. Ключевым моментом для понимания работы генераторов является то, при вызове yield функция не прекращает свою работу, а “замораживается” до очередной итерации, запускаемой функцией next(). В нашем примере при четвертом вызове функции next() будет выброшено исключение StopIteration. Если мы хотим, чтобы с yield python что это данным объектом можно было работать в цикле for, то в класс SimpleIterator нужно добавить метод __iter__(), который возвращает итератор, в данном случае этот метод должен возвращать self. Запомните, что выражения создающие списки возвращают списки, в то время как выражения генераторов возвращают генераторы. Генераторы работают одинаково, независимо от того, построены они на основе функции или выражения.
Чтобы разобраться в различиях между генераторами и функциями, давайте сначала разберем разницу между ключевыми словами return и yield. В этом примере мы определили генератор
с именем counter() и назначили значение 1
- Синтаксически генераторные выражения похожи на списковые включения, но только помещаются в круглые скобки.
- В последующих у вас будет возможность изучить работу генераторов более подробно.
- На практике списковые включения могут выполняться гораздо быстрее генераторных выражений, поэтому последние стоит применять для больших наборов данных, которые не нужно генерировать все сразу.
- Невесомые нити в известном смысле напоминают совместную многозадачность (cooperative multitasking) более ранних версий Windows и MacOS (но в пределах одного приложения).
локальной переменной i. Цикл while будет
Генераторы Python: что это такое и зачем они нужны
выполняться, пока i меньше или равно 10. Внутри цикла мы возвращаем (yield) значение
i и увеличиваем его на единицу.
Если условие вместе с ключевым словом if будет пропущено, то это будет эквивалентно условию if True. Выражения вида [… for … in …] называются генераторами списков. Итераторы и операции над ними обычно собираются в конвейеры для данных. Лишь в конце каждого конвейера стоит reduce() или другой потребитель элементов, не передающий элементы дальше.
Ведь, как мы уже говорили выше, эти генераторы эквивалентны. Если вы хотите больше узнать о генераторах списков, множеств и словарей в Python, можете прочитать статью Эффективное использование генераторов списков (англ). Здесь у нас показан генератор, под названием gen, который мы можем вручную перебирать с помощью вызова функции next(). Она позволяет нам убедиться что генератор выдает результат, который мы от него ожидаем. Создание же бесконечной последовательности стопроцентно потребует от нас использования генератора. Причина проста — ограниченность памяти нашего компьютера.
И хотя содержимое этих объектов вы можете перебирать также как и списки, но при этом, в отличие от списков, ленивые итераторы не хранят свое содержимое в памяти. Чтобы составить общее представление об итераторах в Python взгляните на статью Python “for” Loops (Definite Iteration). Когда
интерпретатор доходит до ключевого
слова return, выполнение функции полностью
Как проявляется декларативность генераторов списков
прекращается. Но когда он доходит до
ключевого слова yield, программа
приостанавливает выполнение функции
и возвращает значение в итерируемый
объект. После этого интерпретатор
возвращается к генератору, чтобы
повторить процесс для нового значения.
Python. Урок 15. Итераторы и генераторы: 8 комментариев
В
результате генератор even() продолжает
возвращать значение Even, пока мы не
прервем выполнение цикла вручную
(сочетанием клавиш Ctrl+C). 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. С помощью этих методов можно создавать сопрограммы, или корутины, — это функции, которым можно передавать значения, приостанавливать и снова возобновлять их работу. Их обычно используют в Python для анализа потоков данных в корпоративной многозадачности.
