Генератори в Python

Генератор в Python — це функція, що повертає ітератор, який під час ітерації генерує послідовність значень. Генератори корисні, коли нам потрібно отримати велику послідовність значень, але ми не хочемо зберігати їх всі в пам’яті відразу.

Зміст:

Створення генератора в Python
Генераторні вирази Python
Користь від генераторів в Python

Створення генератора в Python

Як і зі звичайними функціями, функцію-генератор в Python можна визначити за допомогою ключового слова def, але замість оператора return використовується оператор yield.

def generator_name(arg):
    # Тіло генератора
    yield something

def generator_name(arg):

# Тіло генератора

yield something

Тут ключове слово yield використовується для повернення значення з генератора. Коли викликається генератор, його тіло (код) не виконується відразу. Натомість повертається об’єкт генератора, який можна ітерувати для отримання значень.

Ось приклад функції-генератора, що генерує послідовність чисел:

def my_generator(n):

    # Ініціалізуємо лічильник
    value = 0

    # Цикл виконується доти, доки лічильник не стане менше n
    while value < n:

        # Повертаємо поточне значення лічильника
        yield value

        # Збільшуємо лічильник
        value += 1

# Виконуємо ітерацію генератора
for value in my_generator(3):

    # Виводимо кожне значення, отримане від генератора
    print(value)

def my_generator(n):

# Ініціалізуємо лічильник

value = 0

# Цикл виконується доти, доки лічильник не стане менше n

while value < n:

# Повертаємо поточне значення лічильника

yield value

# Збільшуємо лічильник

value += 1

# Виконуємо ітерацію генератора

for value in my_generator(3):

# Виводимо кожне значення, отримане від генератора

print(value)

Результат:

0 1 2

Тут функція-генератор my_generator() приймає як аргумент ціле число n і видає послідовність чисел від 0 до n-1. Ключове слово yield використовується для отримання значення з генератора та зупинки виконання функції-генератора до запиту наступного значення.

Цикл for ітерує об’єкт генератора, створений функцією my_generator(), а оператор print виводить на екран кожне значення, видане генератором. Ми також можемо створити об’єкт генератора з функції-генератора, викликавши її так само, як будь-яку іншу функцію:

generator = my_range(3)
print(next(generator))  # 0
print(next(generator))  # 1
print(next(generator))  # 2

generator = my_range(3)

print(next(generator)) # 0

print(next(generator)) # 1

print(next(generator)) # 2

Генераторні вирази в Python

В Python генераторний вираз — це лаконічний спосіб створення об’єкта генератора. Він схожий на абстракцію списків, але замість створення списку він створює об’єкт-генератор, який можна ітерувати для отримання значень.

Генераторний вираз в Python має наступний синтаксис:

(вираз for елемент in ітератор)

1	(вираз for елемент in ітератор)

Тут вираз — це значення, яке буде повернено для кожного елемент в ітератор.

Генераторний вираз створює об’єкт генератора, який при ітерації видає значення виразу для кожного елемента в ітераторі по одному за один раз.

Розглянемо приклад генераторного виразу в Python:

# Створюємо об'єкт генератора
squares_generator = (i * i for i in range(5))

# Ітерація по генератору та вивід значень на екран
for i in squares_generator:
    print(i)

# Створюємо об'єкт генератора

squares_generator = (i * i for i in range(5))

# Ітерація по генератору та вивід значень на екран

for i in squares_generator:

print(i)

Результат:

0 1 4 9 16

Тут ми створили об’єкт генератора, який при ітерації підноситиме до квадрата кожне число з послідовності від 0 до 4. Потім ми використали цикл for для виконання ітерацій над генератором і виводу значень на екран.

Користь від генераторів в Python

Є декілька причин, чому генератори є корисною конструкцією в Python.

1. Простота реалізації.

Генератори створювати простіше, ніж ітератори.

Ось приклад програми піднесення значень до квадрата на кожній ітерації, використовуючи клас ітератора:

class PowTwo:
    def __init__(self, max=0):
        self.n = 0
        self.max = max

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.n > self.max:
            raise StopIteration

        result = 2 ** self.n
        self.n += 1
        return result

class PowTwo:

def __init__(self, max=0):

self.n = 0

self.max = max

def __iter__(self):

return self

def __next__(self):

if self.n > self.max:

raise StopIteration

result = 2 ** self.n

self.n += 1

return result

А тепер те саме завдання, але з використанням генератора:

def PowTwoGen(max=0):
    n = 0
    while n < max:
        yield 2 ** n
        n += 1

def PowTwoGen(max=0):

n = 0

while n < max:

yield 2 ** n

n += 1

Реалізація за допомогою генератора вийшла лаконічнішою та “чистішою”.

2. Ефективність використання пам’яті.

Звичайна функція, що повертає послідовність, створює всю послідовність у пам’яті, перш ніж повернути результат. Це проблема, коли кількість елементів у послідовності величезна.

Використання генераторів у подібних випадках не вимагає використання великої кількості пам’яті та є кращим варіантом, оскільки віддає лише один елемент за раз.

3. Представлення нескінченного потоку даних.

Генератори є хорошим засобом для представлення нескінченного потоку даних. Нескінченні потоки неможливо зберігати в пам’яті, а оскільки генератори віддають лише один елемент за раз, вони можуть представляти нескінченний потік даних.

Наступна функція-генератор може генерувати всі парні числа (принаймні теоретично):

def all_even():
    n = 0
    while True:
        yield n
        n += 2

def all_even():

n = 0

while True:

yield n

n += 2

4. Обробка кількох операцій.

Декілька генераторів можна використовувати для обробки відразу кількох операцій. Найкраще це проілюструвати на прикладі.

Припустимо, у нас є генератор, який генерує послідовність чисел Фібоначчі. Та є ще один генератор для піднесення чисел до квадрата.

Якщо ми хочемо дізнатися суму квадратів чисел Фібоначчі, ми можемо зробити це, поєднавши разом вихідні дані генераторів:

def fibonacci_numbers(nums):
    x, y = 0, 1
    for _ in range(nums):
        x, y = y, x+y
        yield x

def square(nums):
    for num in nums:
        yield num**2

print(sum(square(fibonacci_numbers(10))))

def fibonacci_numbers(nums):

x, y = 0, 1

for _ in range(nums):

x, y = y, x+y

yield x

def square(nums):

for num in nums:

yield num**2

print(sum(square(fibonacci_numbers(10))))

Результат:

4895

Оцінити статтю:

(18 оцінок, середня: 4,94 з 5)

Завантаження...

Генератори в Python

Створення генератора в Python

Генераторні вирази в Python

Користь від генераторів в Python

1. Простота реалізації.

2. Ефективність використання пам’яті.

3. Представлення нескінченного потоку даних.

4. Обробка кількох операцій.

Залишити відповідь Скасувати коментар