Документация Что Такое Generator Objects В Python? Stack Overflow На Русском

То есть приостановить выполнение функции, например, на строке print(‘Как дела?’) Python не может. Вы можете рассматривать следующее, как базовую структуру генератора. Генератор в Python – одна из самых полезных и специальных функций. Мы можем превратить функцию в итератор, используя генераторы Python. Этот генератор будет выдавать числа Фибоначчи до бесконечности. Чтобы остановить его, нужно воспользоваться условием выхода, например, задать ограничение количества выводимых чисел.

что такое python generator

Внутри цикла мы возвращаем (yield) значение i и увеличиваем его на единицу. В этом уроке мы с вами разберем, что из себя представляют генераторы в программировании на языке Python.

Напишем функцию, которая генерирует необходимое нам количество единиц. Это похоже на типичное определение функции, за исключением yield и кода, который следует за ним. Ключевое слово yield применяется там, где значение нужно отправить обратно вызывающей стороне.

Генератором В Python

(сочетанием клавиш Ctrl+C). Но если вы забудете добавить инкремент i, вы получите бесконечный генератор. Дело в том, что генератору в каждый момент времени нужно удерживать в памяти только одно значение.

  • возвращались.
  • слова return, выполнение функции полностью
  • интерпретатор доходит до ключевого
  • Любая функция, содержащая ключевое слово yield, является функцией генератора.

такая последовательность значений при помощи генератора. Использование генераторов позволяет сделать код более эффективным, удобным и лаконичным. Они находят свое применение во множестве сценариев, начиная от обработки больших объемов данных до реализации алгоритмов поиска и сортировки. Используйте генераторы в своем коде, чтобы улучшить его производительность и читаемость.

Изучение Python За Час: Быстро И Эффективно

Мы также рассмотрим различные примеры использования генераторов, чтобы помочь вам лучше понять этот мощный инструмент Python. 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. Генераторное выражение, также известное как «generator comprehension», очень похоже на генераторы списков, но вместо списка оно создает объект-генератор. Генераторное выражение заключается в круглые скобки (), а не в квадратные скобки []. Здесь у нас показан генератор, под названием gen, который мы можем вручную перебирать с помощью вызова функции next().

что такое python generator

В дополнение к получению значений от генератора, можно отправить объект с генератором с помощью send() метод. С изучения генераторов начинается освоение последовательной обработки гигантских генераторы списков python потоков данных. Это может быть, например, трейдинг и технический анализ в биржевых операциях. Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел.

Синтаксис next(iterator[, default]) по next(iterator[, default]).Если итератор заканчивается и передается значение по умолчанию, оно возвращается. Если не было представлено никакой умолчанию StopIteration приподнята. 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.

Если функции не обязательно нужно передавать список, вы можете сэкономить на символах (и улучшить читабельность), поместив выражение генератора в вызов функции. Скобки из вызова функции неявно делают ваше выражение выражением-генератором. При первом вызове метода next() выполняется код функции с первой команды до yield. При втором next() и последующих до конца генератора — код со следующей после yield команды и до тех пор, пока yield не встретится снова.

что такое python generator

Простейший генератор состоит из функции, в которой присутствует оператор yield. В этом примере мы определяем функцию-генератор, которая генерирует следующее число Фибоначчи при каждой итерации. Мы создаем объект-генератор, вызывая функцию-генератор, и затем используем его в цикле for для печати первых 10 чисел Фибоначчи. Каждый раз, когда вызывается метод next(), функция-генератор возобновляется и продолжает с того места, где она остановилась, генерируя следующее число Фибоначчи. Когда итерация для набора элементов начинает использовать оператор for, запускается генератор. Как только код функции генератора достигает оператора yield, генератор возвращает свое выполнение обратно в цикл for, возвращая новое значение из набора.

Использование генераторного выражения позволяет гибко и эффективно работать с данными, упрощает код и уменьшает использование памяти. Они являются одним из мощных инструментов Python для работы с последовательностями значений. Генераторные выражения в Python позволяют создавать последовательности значений на лету, что значительно экономит память и упрощает код. Они представляют собой удобный и компактный способ работы с данными.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Scroll to Top