Они представляют собой специальный тип функций, которые возвращают генераторная функция python итератор. В данном примере создается генератор square_numbers, который возвращает квадраты чисел от 0 до n-1. При использовании генератора в цикле for, значения генерируются по мере необходимости, что экономит память и обеспечивает ленивую генерацию. Создает исключение в точке, где генератор был приостановлен, и возвращает следующее значение, выданное функцией генератора . Если генератор завершает работу, не выдав другого значения, то возникает исключение StopIteration. Если функция генератора не улавливает переданное исключение или создает другое исключение, то это исключение распространяется на вызывающую сторону/программу.

Преимущества использования генераторов

Если функция генератора затем завершает работу корректно, уже закрыта или вызывает GeneratorExit (не улавливая исключение), close возвращается к вызывающему объекту. Если генератор вызывает любое другое исключение, оно передается вызывающему объекту. Метод generator.close() ничего не делает, если генератор уже вышел из-за исключения или нормального выхода..

Функция генератор. Создание генератора при помощи yield 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. Аналогично, генераторы — это типичный способ создания итератора в Python. Мы создадим функцию-генератор, которая будет делать то же самое, что и класс-итератор Count, который мы создали ранее. Функция next должна возвращать следующий элемент в итераторе или вызывать исключение StopIteration, если элементов больше нет. Мы возвращаем текущее число и увеличиваем его на единицу, чтобы оно было больше во время следующего вызова метода __next__.

Понимание Оператора yield в Функциях-Генераторах

Я раскрыл не все их тайны, но об этом можно поговорить в следующих сериях. Роль подопытных сыграют три функции, которые на вход будут принимать лист с элементами (едой). Каждый из подопытных будет выводить сообщение о том, что он употребил в пищу очередной элемент с каким-то результатом. Пускай первый просто выводит на экран употребляемый в пищу элемент, второй перед показом умножает его на 4, а третий преобразует его в строку и умножает её на 2 с последующим выводом.

Пример 2: Функция Генератора в Python

• Генераторные выражения предоставляют более компактный синтаксис для создания генераторов прямо в вашем коде.
• Часть информации, унаследованную от базового класса, все объекты используют совместно, что позволяет экономить память.
• Затем мы используем цикл for для итерации по значениям, возвращаемым генератором, и выводим их на экран.
• Когда мы выведем на консоль переменную gen, то увидим лишь сообщение, что это объект-генератор.
• Вследствие этого для написания критических участков кода используются низкоуровневые языки, интеграция с которыми обеспечивается множеством программ и библиотек.

Функция-генератор string_generator() создает новый объект-генератор, который по одному символу за раз генерирует из входной строки. Оператор yield используется для временной остановки выполнения функции и возврата текущего символа перед возобновлением выполнения. Мы рассмотрели разнообразные примеры использования генераторов как в Python, так и в Django, включая создание последовательностей, фильтрацию данных, генерацию отчетов, работу с большими файлами и другие задачи. Генераторы делают ваш код более эффективным и улучшают производительность вашей программы. В заключение, генераторы – это мощный инструмент в Python, который позволяет вам эффективно обрабатывать данные и управлять последовательностями без загрузки их в память целиком.

Примеры использования генераторов

Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел. Подобным образом с помощью генераторов можно создавать ряды случайных чисел, комбинаторные структуры, рекуррентные ряды, например, ряд Фибоначчи и другие последовательности. Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора.

Генераторы часто применяются в ситуациях, где необходимо обрабатывать большие объемы данных поэтапно, без загрузки их полностью в память. Они также улучшают производительность и обеспечивают эффективное использование ресурсов. При обычном использовании метод вызывается с единственным экземпляром исключения, аналогично тому, как используется ключевое слово raise. Набор тестов, включенный в библиотеку Python Lib/test/test_generators.py содержит ряд более интересных примеров. Вот один генератор, который реализует обход дерева по порядку, используя генераторы рекурсивно. Здесь мы предполагаем, что изменение списка через одну переменную, будут видны через другую.

Пример 1: Простая Функция-Генератор в Python

Для большей наглядности давайте предварительно переводить исходные элементы в строковый тип. Прежде чем рассмотреть второй вариант «кормления» рассмотрим более технологичный пример похожего сценария. Представьте себе, что каждый день наш клиент n раз получает извне параметр, на основе которого вычисляется коллекция с какими-то элементами. Дальше эти элементы мы распределяем по нескольким потребителям для выполнения какой-либо бизнес-логики. К примеру, логики приоритетного распределения ресурсов между какими-то узлами Умного Дома. Наш дом без проблем обойдётся без постоянно включённого кондиционера или умной колонки, но мы бы не хотели оставлять жилище без пожарной сигнализации или системы охраны.

Генератор можно использовать для итерации по значениям, возвращаемым этой функцией. В данном примере мы определяем функцию square_numbers, которая является генератором чисел. В цикле мы получаем значения из генератора одно за другим и выводим их на экран. Python является лёгким в изучении языком, и часто изучается как первый язык[14], в том числе используется при обучении детей программированию[154]. Как первый язык он хорошо подходит, поскольку программы на нём близки к естественному языку, на котором люди привыкли думать, а для написания корректной программы требуется минимальное количество ключевых слов. В других же языках, таких как C++, существует большое количество различных синтаксических конструкций и элементов языка, которым приходится уделять внимание вместо изучения алгоритмов[100].

Поэтому мы говорим “генератор списка”, понимая под словом “генератор” не объект, а синтаксическую конструкцию, которая генерирует, то есть создает, список. То, что мы привыкли называть генератором списка, в английском варианте звучит как “list comprehension” и к генераторам никакого отношения не имеет. Эта функция-генератор также принимает на вход список чисел и генерирует их квадраты в качестве выходных данных. Важно помнить, что генераторы сохраняют свое состояние между итерациями, что позволяет им продолжать с точки, на которой остановились, при каждом вызове yield. Генератор и итераторы являются важными концепциями в Python для эффективной работы с коллекциями данных. Являясь приложением с открытым исходным кодом, интерпретатор Python используется по всему миру и поставляется в составе операционных систем на базе Linux, а также в компьютерах от фирмы Apple.

R является языком для выполнения статистических расчётов, в то время как MATLAB может считаться языком программирования наряду с Python[106]. В ходе такого статического анализа исходного кода могут быть выявлены и ошибки. Pylint[97] призван решать близкие задачи, но имеет уклон в сторону проверки стиля кода, поиска кода с запашком[98].

С помощью этих методов можно создавать сопрограммы, или корутины, — это функции, которым можно передавать значения, приостанавливать и снова возобновлять их работу. Их обычно используют в Python для анализа потоков данных в корпоративной многозадачности. Генераторы позволяют создавать сложные разветвлённые программы для обработки потоков. При первом вызове метода next() выполняется код функции с первой команды до yield.

Развитие языка происходит согласно чётко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (англ. Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python[40]. Задумка по реализации языка появилась в конце 1980-х годов, а разработка его реализации началась в 1989 году сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом[34]. В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources[38]. С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык.

Согласно исследованиям алгоритмов, применяемых в биоинформатике, Python показал себя более гибким чем C++, а Java оказалась компромиссным решением между производительностью C++ и гибкостью Python[99]. В этой статье мы рассмотрели, как работают генераторы в языке программирования Python. Мы узнали, что генераторы позволяют эффективно генерировать последовательности значений на лету, экономя память и улучшая производительность. Мы также рассмотрели примеры использования генераторов и их преимущества. Генераторы в Python — это специальные функции, которые позволяют создавать итераторы простым и эффективным способом.

Обрамляем процесс кормления наших подопытных в блок try – except на тот самый случай, если будем иметь дело с дефицитом еды. При желании можно внести этот блок в каждую из функций, чтобы не выносить его в основной контекст выполнения, но я оставлю это на откуп тем, кто захочет поэкспериментировать с моей кодовой базой. В бытность мою, когда я самостоятельно изучал Python, я находил достаточно теоретического материала о языке и его возможностях.

Однако даже после прочтения нескольких статей на разных сайтах и книг многое не укладывались у меня в голове (да, вот такой вот я тугой). Непонятные концепции приходилось зубрить «на веру» без глубокого понимания, потому что практические примеры в статьях были для меня сложны. Время шло, я становился опытнее, понимание приходило на практических задачах, и в какой-то момент я стал учить Python’у своих друзей.

Стандартная библиотека включает большой набор полезных переносимых функций, начиная с возможностей для работы с текстом и заканчивая средствами для написания сетевых приложений. Существует и специализированный репозиторий программного обеспечения, написанного на Python, — PyPI[35]. Данный репозиторий предоставляет средства для простой установки пакетов в операционную систему и стал стандартом де-факто для Python[36]. По состоянию на 2019 год в нём содержалось более 175 тысяч пакетов[35].

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.