Python Урок 15 Итераторы и генераторы
direction@seocom.ma
In IT Образование Posted November 03, 2023
Читайте далее про особенности работы генераторов в языке Python, которые обеспечивают разработчика возможностью оптимального использования ресурсов. Но даже если не говорить о глобальных задачах, скрипты с применением генераторов — это способ избежать копирования данных в память. Генераторы позволяют экономить ресурсы компьютера и создавать красивый чистый код. Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел. Их выполнение прекращается с помощью методов .close() и .throw().
- Если наш объект-генератор больше не имеет зарядов, а мы всё равно пытаемся получить новое значение, то возбуждается исключение StopIteration.
- Для того чтобы ответить на этот вопрос, давайте предположим, что csv_reder() будет открывать файл и считывать его в массив.
- С помощью этих методов можно создавать сопрограммы, или корутины, — это функции, которым можно передавать значения, приостанавливать и снова возобновлять их работу.
- Итак, мы поняли, что первый вариант — не самый лучший для использования.
- При вызове функции
next() выполнение этой функции дойдет до первого встреченного
ключевого слова yield, после чего, подобно действию return,
управление перейдет основной программе.
Разумеется, реальная программа должна перехватить и обработать исключение BindingError, однако сам факт его возбуждения позволяет избежать целого класса проблем. Говоря о ФП сразу следует подчеркнуть, что программирование через функции далеко не всегда ФП, чаще всего это всего лишь процедурный стиль программирования. Чтобы попробовать понять ФП — необходимо разобраться, что это такое, и помогут нам в этом теоретические знания.
генератором в Python
Синтаксически генераторные выражения похожи на списковые включения, но только помещаются в круглые скобки. Главное отличие от спискового включения — это то, что будет храниться в памяти после выполнения. Таким образом, мы можем отправить в функцию степень, в которую мы хотим возвести очередное число. Главное не забываем запустить генератор при помощи функции next().
Итератор прекращает свою
работу, когда один из переданных объектов закончится. В таком случае выпадает ошибка StopIteration, которая говорит, что
Разрабатывая нити
следующий объект получить невозможно. Итератор — объект, который знает свое текущее состояние и может
вычислить следующее значение.
Ближе к коду
Этот
цикл выводит каждый элемент генератора
Концепт yield from
(т. е., каждый элемент, возвращаемый
генератором). Быстрым способом создания относительно простых объектов-генераторов являются генераторные выражения – generator expressions. Синтаксис этих выражений похож на синтаксис генераторов списков. Дело в том, что интерпретатор при исполнении самой функции в случае, если в ней присутствует ключевое слово yield, ВСЕГДА возвращает объект-генератор (generator-object).
Второй раз перебрать генератор в цикле for не получится, так как объект-генератор уже сгенерировал все значения по заложенной в него “формуле”. Поэтому генераторы обычно используются, когда надо единожды пройтись по итерируемому объекту. Перебираемым в цикле for объектом может быть быть не только список. Только что интерпретатор сообщил нам о том, что мы «отстреляли» свой generator-object.
Если нужно обойти элементы внутри объекта вашего собственного класса, необходимо построить свой итератор. Создадим класс, объект которого будет итератором, выдающим определенное количество единиц, которое пользователь задает при создании объекта. Такой класс будет содержать конструктор, принимающий на вход количество единиц и метод __next__(), без него экземпляры данного класса не будут итераторами.
Например, pathlib.Path.rglob, glob.iglob, os.walk, range, map, filter. Мы все еще используем служебную функцию monadic_print(), но эта функция совершенно общая и может использоваться в любых функциональных выражениях, yield python что это которые мы создадим позже. Заметим, что любое выражение, содержащее monadic_print(x) вычисляется так же, как если бы оно содержало просто x. Императивное программирование предполагает ответ на вопрос “Как?
Лично я рекомендую книгу “Fluent Python”, в которой разговор начинается от итераторов, плавно переходит в темы о генераторах, сопрограммах и асинхронности. В этих простых примерах планировщик уделяет одинаковое внимание всем нитям. Имеется, по крайней мере, два общих подхода в отношении более тонко настроенной системы приоритетов нитей. Одна система приоритетов могла бы просто уделять https://deveducation.com/ больше внимания высокоприоритетным нитям по сравнению с низкоприоритетными. Непосредственная реализация этого подхода заключалась бы в создании нового класса PriorityThreadPool(ThreadPool), который в течение итерации нити чаще возвращал бы более важные нити. Такой простейший подход мог бы многократно возвращать некоторые нити последовательно в свой метод .__getitem__().
Стандартные инструменты генераторы
Если перефразировать, вы не будете расходовать память при использовании генератора. Генераторы позволяют значительно упростить работу по конструированию итераторов. В предыдущих примерах, для построения итератора и работы с ним, мы создавали отдельный класс. 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.