Функции-генераторы Python: Декларативное Программирование

Рассмотрим следующий пример реализации арифметической прогрессии с помощью класса итератора. 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. Генератор — это альтернативный и более простой способ возвращать итераторы.

  • Еще одно отличие между «list comprehension» и «выражением генератора» в том, что при создании списков возвращается целый список, а в случае с генераторами — только одно значение за раз.
  • За счет приостановки выполнения мы можем сэкономить пространство памяти и распределить время вычислений.
  • Генераторы создают последовательность на лету, что позволяет получать доступ к одному элементу в любой момент.
  • Когда программа доходит до yield, то функция переходит в состояние ожидания и продолжает работу с того же места при повторном вызове.

В отличие от генераторных выражений, yield-функции более универсальны не только из-за произвольного количества кода в их теле. А значит, одна и та же функция может использоваться для создания несколько разных генераторов. Метод next() — самый распространенный способ для получения значения из функции генератора.

Метод __next__ генератора возобновляет работу до тех пор, пока не вернется следующий результат yield или не будет вызвано исключение StopIteration. Использование оператора return в генераторной функции вызовет исключение StopIteration, т.е. Таким образом можно прекратить генерацию значений и выйти из функции. Создает исключение в точке, где генератор был приостановлен, и возвращает следующее значение, выданное функцией генератора .

Понятие Генератор

Вызов метода приводит к выполнению, что возвращает результат тому, кто делал вызов. В этом примере в функции генератора есть цикл whereas, который вычисляет следующее значение Фибоначчи. Цикл проводит итерацию списка, при этом список расширяется во время перебора.

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. Выгода – в том, что вам не нужно держать все ссылки в памяти, генератор выполняется последовательно и хранит в себе только текущую ссылку и указатель на следующую.

Функция-генератор Оператор Yield

После запуска этой программы видим все найденные индексы данного слова по тексту. Как видите,

После создания функции генератора вызываем ее, передав 5 в качестве аргумента. В отличие от return, который отправляет вызывающей стороне определенное значение, yield может создавать последовательность значений. Использование yield целесообразно в тех случаях, когда нужно выполнить итерацию по последовательности значений, но при этом хранить всю последовательность в памяти нежелательно. Появился расширенный оператор yield from, который позволяет делегировать работу подгенератору.

Если в генераторе используется выражение yield from , то он обрабатывает предоставленное выражение как другой итератор. Все значения, выданные этим под-итератором, передаются непосредственно вызывающей стороне текущего генератора. Выражения yield допускаются в любом месте конструкции strive … Во втором вложенном цикле whereas ищем указанное слово в строке, используя метод find(). И, если этот метод находит заданный

Выполнение процедуры iterate никогда не завершится, поэтому и весь код после вызова не выполнится никогда. С изучения генераторов начинается освоение последовательной обработки гигантских потоков данных. Это может быть, например, трейдинг и технический анализ в биржевых операциях. Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел.

Как работает генератор yield в 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. генераторы python Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора. Мы создадим его с помощью генераторного выражения (оно отличается от генератора списка только круглыми скобками).

Как работает генератор yield в python

Выражения yield запрещены в неявно вложенных областях, используемых для реализации выражений-генераторов. Теперь посмотрим, как можно применить его для обработки большого файла. Когда весь цикл пройден, произойдёт исключение StopIteration. Хотя на консоль сообщение об этом не выводится, но генератор помнит о нём и больше работать не будет.

Leave a Comment

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