В цикле for они ведут себя подобно итерируемым объектам, к которым относятся списки, словари, строки и др. Однако генераторы поддерживают метод __next__(), а значит являются разновидностью итераторов. При выполнении выражения yield генератор выводит значение i, аналогичное оператору return. Разница между yield и оператором return заключается в том, что при достижении выхода, состояние выполнения генератора приостанавливается и локальные переменные сохраняются. При следующем вызове метода генератора __next__() функция возобновит свое выполнение.

Генераторные функции — функции, которые возвращают значения каждой итерации. Однако вместо оператора return в них используется инструкция yield. Также для вызова генераторных функций используется цикл. С другой стороны, объекты-генераторы – это особые объекты-функции, которые между вызовами сохраняют свое состояние.

Для этого сначала рассмотрим упрощённый способ создания генератора — с помощью генераторного выражения. Этим генераторы отличаются от списков — те хранят в памяти все свои элементы, и удалить их можно только программно. Вычисления с помощью генераторов называются ленивыми, они экономят память. Генератор списка позволяет создать числовой список в автоматическом режиме.

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. Каждый вызов next() объекта генератора приводит к выполнению вплоть до инструкции yield. Затем Python возвращает значение и сохраняет состояние для последующего использования. Теперь пришло время разобраться с тем, как использовать генератор в программах.

Генератор немного сложнее и является более общим понятием. Генераторы используются в основном для определения итераторов; поэтому не всегда стоит учитывать все тонкости их применения. Генератор является функцией, которая запоминает точку в теле функции, из которой происходил последний возврат.

Использование Генераторов

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 https://deveducation.com/ генератор возбудить исключение StopIteration, а не вернуть дальнейшие значения. Функция, содержащая yield, возвращает объект-генератор, а не выполняет свой код сразу. Тело функции исполняется при каждом вызове метода __next__(). При этом функция сохраняет значения переменных от предыдущего вызова.

Рассмотрим следующий пример реализации арифметической прогрессии с помощью класса итератора. Генераторы особенно полезны для веб-скрапинга и увеличения эффективности поиска. Они позволяют получить одну страницу, выполнить генератор списков python какую-то операцию и двигаться к следующей. Этот подход куда эффективнее чем получение всех страниц сразу и использование отдельного цикла для их обработки. Генераторы помогают обрабатывать большие объемы данных.

Генераторы в Python: как они это делают?

Он может использоваться как итератор, а это означает, что вы можете применять его с оператором for или использовать функцию next для получения следующего значения. Теперь, когда вы познакомились с простым примером использования генератора бесконечной последовательности, давайте рассмотрим более детально работу этого генератора. 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. Результат выражения, стоящего до for, добавляется на каждой итерации цикла в итоговый список.

Каждая итерация объекта Primes вызывает next для генерации следующего простого числа.Итераторы могут повторяться только один раз. Если попытаетесь повторно выполнить итерации по объекту primes, то значение возвращено не будет. Теперь, когда объяснено, что такое итераторы и как их создавать, перейдем к генераторам. В приведенном ниже коде представлена функция, которая возвращает список, содержащий 1 миллион фиктивных объектов car. Рассчитаем память, процессорное время до и после вызова функции.

Генераторы, итераторы и последовательности Python

Кроме того, список можно перебирать столько раз, сколько захотите, но генератор можно перебирать только один раз. Для повторной итерации необходимо создать генератор снова. Одно из главных отличий заключается в том, как в список и генератор хранят элементы в памяти. Ключевое слово yield в Python используется для создания генераторов.

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. Использование выражения позволяет вам задать простые генераторы одной строкой и также предполагает yield в конце каждой итерации. Ключевое слово yield, безусловно, является основой, на которой основывается вся функциональность генераторов. При последующем обращении к итератору генератора (при вызовах его методов) функция продолжает своё исполнение с места, на котором была приостановлена. Этим функции-генераторы отличаются от обычных функций, при вызове которых исполнение всякий раз начинается с начала.

• Генератор предоставляет способ создания итераторов, решая следующую распространенную проблему.
• Decorator функция, которая принимает функцию в качестве параметра и возвращает функцию.
• Они абсолютно идентичны и для генераторов, созданных с помощью функции.
• Теперь, когда вы имеете примерное представление о том, чем является генератор, у вас наверняка появилось желание увидеть как он работает.
• Когда вызывается обычная функция, то она получает личное пространство имен, в котором создаются ее локальные переменные.

Итераторы и генераторы могут повторяться только один раз. Выражения генератора лучше, чем итераторы (только для простых случаев). Кажется, что концепция генерации объектов налету, без предварительного выделения памяти под целый массив, является довольно удобной и полезной.

Генераторы Python: что это такое и зачем они нужны

Однако, ни один из не подходит, если в ходе выполнения программы создается огромное число локальных переменных, а сам код – паутина вложенных циклов и условий. В ситуации, когда класс итератора или функция со статическими (или глобальными) переменными зависит от состояния многочисленных переменных, возникают две проблемы. Первая – это насущная задача создания многочисленных атрибутов объекта или элементов статического списка для сохранения каждого значения данных. Но более важная задача – определить, как точно вернуться в релевантную часть логики потока, которая соответствует состоянию данных. Ведь очень легко позабыть о взаимодействии и взаимообусловленности различных данных.

Кроме того, время, затраченное на вызов функции генератора, составило всего 0, секунды – это намного меньше затраченного времени, по сравнению с списком. В предыдущих примерах был создан генератор неявно, используя синтаксис генераторов списков. Однако в более сложных сценариях необходимо создавать функции, которые возвращают генератор. Ключевое слово yield, в отличие от оператора return, используется для превращения обычной функции Python в генератор. Оно используется в качестве альтернативы одновременному возвращению целого списка. Изложенные выше подходы идеальны для решения данной задачи.

Если не было представлено никакой умолчанию StopIteration приподнята. Проверьте количество вызовов функций и время, которое потребовалось генератору для вычисления суммы по сравнению с генератором списков. До создания списка потребляемая память процесса составляла 8 МБ, а после создания списка с 1 миллионом элементов занимаемая память подскочила до 334 МБ. Кроме того, для создания списка было затрачено 1.58 секунды. Пробегает по итерируемому объекту и возвращает только те элементы, которые удовлетворяют условию, описанному в функции func.

Настоящие генераторы: yield

Поток управления вернется обратно в функцию при следующем вызове next() и продолжит выполнение с того места, на котором остановился ранее. Генератор создаётся подобно коллекции списка, но вместо квадратных скобок нужно использовать круглые скобки. Приведенный выше сценарий вернёт значение “generator” как тип переменной squared_gen. Теперь давайте переберём элементы генератора с помощью цикла for.

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. Но в отличие от return, выхода из функции в данном случае не происходит. Вместо этого, при возврате состояние функции запоминается. Более того, когда next() вызывается для объекта-генератора (явно или неявно в цикле for), ранее полученная переменная num увеличивается, а затем возвращается снова.

Такой способ создания генератора csv_gen является более лаконичным. Generator expression (генераторное выражение) Упрощенный синтаксический способ создания генератора. Инструкция yield может употребляться и в конструкции try except. Стоит обратить внимание, что если вызвать метод next() после вывода последнего элемента, генератор сотрет его из памяти и выдаст исключение StopIteration. Их нам выдаст объект-генератор, который работает как итератор бесконечной последовательности в данном случае. Они строятся с использованием ключевого слова yield и возвращают объект-генератор.

Вызов метода приводит к выполнению, что возвращает результат тому, кто делал вызов. Выражение генератора вернет итератор, который будет выдавать по одному значению за раз. Таким образом четыре последовательных вызова метода next() напечатают квадратные корни соответствующих элементов списка. Внутри функции генератора возвращаемое значение вызывает [исключение StopIteration из метода __next__().

Сегодня вы узнаете для чего нужны генераторы Python и как их применять в программировании. Исходные тексты программ, приведённые на этом сайте, распространяются под лицензией GPLv3, все остальные материалы сайта распространяются под лицензией CC-BY. Списочные выражения – очень удобная вещь, но старайтесь делать их максимально простыми, иначе читабельность кода резко упадет. Пишем основной скрипт, который будет брать ссылку от итератора и парсить страницу. Потребуется некоторое время, чтобы разработчики, пишущие на Python, освоились со всеми хитростями при использовании генераторов. Python – свободно доступный, интерпретируемый язык программирования высокого уровня, разработанный Гвидо ван Россумом .

В таком случае выпадает ошибка StopIteration, которая говорит, что следующий объект получить невозможно. Настоящие генераторы – это объекты, которые итеративно возвращают значение и сохраняют внутри себя состояние. Ей достаточно помнить только одно предыдущее значение, она возвращает всего лишь единственное число (а не длинный список чисел). Подобная функция могла бы вернуть следующую величину, зависящую (частично или полностью) от внешних событий. Недостаток этого подхода в том, что он несколько менее лаконичен и много менее элегантен. В Python 2.2 появилась новая конструкция со своим ключевым словом.