Содержание
Мы повторили то, что знаем о словарях, и познакомились с концепцией генераторов. Кроме того, мы рассмотрели, где генераторы могут быть полезны, а где их лучше заменить циклом for. По мере усложнения структуры словаря, с которым вы работаете, генераторы словарей в Python также начинают усложняться. В таких ситуациях может быть лучше не использовать сложные генераторы в коде.
Это означает, что метод __iter__ должен возвращать итератор. Самый простой способ создать итератор — это создать функцию-генератор, что мы и сделали. По этой причине метод __iter__ должен возвращать итератор. 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. В данной статье мы рассмотрим способы создания собственных итераторов в Python и какие генераторы лучше всего для этого использовать.
25-year-old female dies of COVID-19 in Antigua and Barbuda.
Posted: Tue, 14 Sep 2021 07:00:00 GMT [source]
Вместо этого пишется функция, возвращающая генератор при вызове. Это может показаться странным, но, поскольку “фабрика функций” является естественной возможностью Python, “фабрика генераторов” кажется ее очевидным концептуальным развитием. Благодаря наличию в теле функции одной или нескольких директив yield, она превращается в фабрику функций. Если в теле кода встречается директива yield, оператор return может встречаться только без возвращаемого значения. Однако лучше составить тело функции так, что исполнение просто “вывалилось с конца” после того, как все директивы yield будут выполнены. Но если встречается оператор return, то он заставляет созданный генератор возбудить исключение StopIteration, а не вернуть дальнейшие значения.
В отличие от списков, они ленивы и поэтому работают с текущим элемент только по запросу. Таким образом, они намного эффективнее используют память при работе с большими наборами данных. В этой статье подробно описывается, как создавать функции генератор и выражения генератор, а также рассматривается пример их использования. 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.
Позже он возобновляет выполнение при вызове следующей функции. Результат выражения, стоящего до for, добавляется на каждой итерации цикла в итоговый список. Выполнение выражения генератора списка сразу заполняет список. При этом код функции, создающей итератор, намного короче аналогичного класса. Поэтому классы-итераторы скорее уместны, когда создаются сложные объекты, включающие множество полей и сложную логику их обработки, а не только методы __iter__() и __next__().
Генераторы списка в языке программирования Python являются мощным инструментом по работе с разноплановыми совокупностями данных. Чаще всего эти конструкции используются для более удобного взаимодействия со списками, обеспечивая не только их создание, но и модификацию. Несмотря на то, что в некоторых случаях без генераторов можно обойтись, их грамотное применение значительно упрощает реализацию сложных алгоритмов. И я бы сказал, что класс-итератор лучше не использовать.
Хотя генераторы позволяют реализовать новые, мощные и оригинальные идеи, все же не так-то просто понять, как они работают. Эта статья – попытка ненавязчивого объяснения этой конструкции, равно как связанного с ней понятия итераторов. Кроме того, благодаря генератору словаря решение становится интуитивно понятным и простым для чтения.
Python позволяет писать выражения генератора для создания анонимных функций генератора. Процесс напоминает создание лямбда-функций для создания анонимных функций. Генератор “возвращает управление” новым ключевым словом yield, но “помнит” точную точку исполнения, где произошел возврат. При следующем вызове генератора, он начинается с того места, где его оставили до этого, – и в смысле хода исполнения функции, и в смысле значения переменных.
Так как объекты генератора итераторы, можно итерации по их вручную с помощью next() функции. Это вернет полученные значения одно за другим при каждом последующем вызове. Вызов функции генератора создает объект генератора, который впоследствии может перемещаться. В отличие от других типов итераторов, объекты-генераторы могут быть пройдены только один раз. В этом примере в функции генератора есть цикл while, который вычисляет следующее значение Фибоначчи. Генераторные выражения более компактны, но менее универсальны, чем полные генераторные определения и, как правило, более удобны для памяти, чем эквивалентные списки.
Использоваться они могут в тех же случаях, что и выражения создающие списки, но при этом у них есть одно дополнительное преимущество. Их можно создавать не удерживая весь объект в памяти перед итерацией. Если перефразировать, вы не будете расходовать память при использовании генератора.
Этот цикл выводит каждый элемент генератора (т. е., каждый элемент, возвращаемый генератором). В более ранних версиях Python генераторы могли выдавать только выходные данные. После того, как код генератора был вызван для создания итератора, не было никакого способа передать какую-либо новую информацию в функцию при возобновлении выполнения. Что бы обойти такое поведение, можно было заставить генератор обратиться к глобальной переменной или передать некоторый изменяемый объект, который затем модифицируют вызов. Если функции не обязательно нужно передавать список, вы можете сэкономить на символах (и улучшить читабельность), поместив выражение генератора в вызов функции.
Давайте рассмотрим сначала итераторы, поскольку их легче понять. Прежде всего, итератор – это объект, у которого имеется метод .next(). На самом деле, большая часть контекстов требует объект, который сгенерирует итератор, когда к нему применяется новая встроенная функция iter(). Для того, чтобы определенный пользователем класс (который имеет необходимый метод .next()) возвращал итератор, нужно всего лишь обеспечить возврат self методом __iter__(). Метод .next() может вызвать исключение StopIteration, если итерация логически завершилась. Как видите, с использованием генератора словаря задача может быть решена с помощью одной строки кода.
Аналогично, генераторы — это типичный способ создания итератора в Python. Выражения-генераторы очень лаконичны, но они не такие гибкие, как функции-генераторы. Функции-генераторы гибкие, но если вам нужно добавить дополнительные методы или атрибуты к объекту-итератору, то, скорее всего, придется перейти на использование класса-итератора.
Перед for описывается действие, которое выполняется над элементом перед его добавлением в новый список. Существует еще более простой, чем функция с yield, способ создания итераторов – генераторные выражения. Они подходят, когда код тела функции можно записать в одно выражение.
Nested_dict — это словарь с ключами first и second, значениями которых являются другие словари. При решении практических задач вам часто приходится добавлять в ваш код условия. Давайте рассмотрим, как можно добавить условные выражения в генератор словаря, чтобы сделать его генератор словарей python более мощным. Вы хотите создать новый словарь, где ключами будут четные числа в диапазоне от 0 до 10, а значениями — квадраты этих чисел. Что такое генератор вложенного словаря, как вы можете его использовать и как его можно потенциально переписать с помощью циклов for.
Или быть может у вас была сложная функция, для которой нужно было бы сохранять внутреннее состояние при вызове? А если при этом функция была слишком маленькой, чтобы оправдать создание собственного класса? Во всех этих случаях вам придут на помощь генераторы Python и ключевое слово yield. Быстрым способом создания относительно простых объектов-генераторов являются генераторные выражения – generator expressions. Синтаксис этих выражений похож на синтаксис генераторов списков.
В функции series_generator нет оператора возврата return. Возвращаемое значение функции на самом деле будет генератором. Itertools — это встроенный модуль в Python, который содержит функции для создания https://deveducation.com/ итераторов для эффективных циклов. Короче говоря, он предоставляет массу интересных инструментов для работы с итераторами! Функции — типичный способ создания вызываемого объекта в Python.
Теперь пришло время разобраться с тем, как использовать генератор в программах. В прошлых примерах метод next() применялся по отношению к итератору, который возвращала функция генератора. Результатом выполнения данного кода станет создание списка data на основе поочередного перемножения переменных i и j. Благодаря циклам for, их значения увеличиваются пошагово.
Как видно из полученного результата, метод возвращает последовательность одинаковых объектов (в данном случае это число 1), повторяющихся 5 раз. В примере a_set — это итерируемый объект (множество), а b_iterator — итератор. Функции-генераторы естественным образом подходят для создания методов __iter__ в итерабельных классах. Мы вставили yield в метод __iter__, чтобы превратить его в функцию-генератор, и теперь класс Point можно перебирать, как и любой другой итерабельный объект.
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. Функции-генераторы так же могут включать инструкцию return, которая завершает генерацию значений, возбуждая исключение StopIteration после выполнения обычного выхода из функции. Генераторы — это функции, которые можно приостанавливать и возобновлять во время их выполнения, при этом они возвращают объект, который можно итерировать.
Обратите внимание, что zip прекратит итерацию, как только в одном из элементов будет исчерпано количество элементов. Если вы хотите , чтобы итерацию до тех пор , как самый длинный Iterable, используйте itertools.zip_longest() . В Python 2 следует использовать itertools.izip вместо этого.