Генераторы часто применяются в ситуациях, где необходимо обрабатывать большие объемы данных поэтапно, без загрузки их полностью в https://deveducation.com/ память. Они также улучшают производительность и обеспечивают эффективное использование ресурсов. Второй вызов list() ничего не дал, так как генератор уже отработал до конца. … и переходит к другому коду и возобновляет выполнение с этой строки. Но генератор, выдающий по одному элементы за раз и представляет собой этот бесконечный поток.
Генераторы и итераторы. Выражения -генераторы в Python
Это хороший подход для работы с большим количеством данных. Генераторы в Python — это специальные функции, которые позволяют создавать итераторы простым и эффективным способом. Они обеспечивают ленивая вычисления значений, что делает их особенно полезными при работе с большими данными или бесконечными последовательностями. В этой статье мы рассмотрим, что такое генераторы, как они Интеграционное тестирование работают, и приведем примеры их использования. Здесь мы создали объект генератора, который при итерации будет подносить к квадрату каждое число из последовательности от 0 до 4.
Протокол генератора в Python и выражение yield
Если генератор завершает работу без получения другого значения, возникает исключение StopIteration. генератор списков python Первым делом мы определяем генератор, который считывает по одной линии из нашего файла и возвращает линию в основную программу. Первой строкой у нас идут названия колонок (столбцов), поэтому мы считываем их в список headers используя метод next генератора rows_list. Третьим этапом мы создаем генератор workers_dict, который получает список из генератора rows_list и делает из него словарь с ключами, считанными в headers на прошлом шаге.
Получение значения генератора с косвенным вызовом next()
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. То есть цикл for можно запускать только один раз, во второй раз не получится. Здесь мы предполагаем, что изменение списка через одну переменную, будут видны через другую. Однако если изменить список генератором, то переменные будут указывать на разные списки.
Делегирование работы другим генераторам
В этом примере мы создаем функцию generate_numbers, которая использует ключевое слово yield, чтобы генерировать числа от 0 до n-1. Затем мы вызываем функцию итератора для получения генератора numbers. И наконец, мы используем цикл for для итерации по значениям, возвращаемым генератором, и выводим их на экран. Выражение yield предоставляют удобный способ реализации протокола итератора, который технически, представляет из себя объект генератора.
Она уведомляет интерпретатор Python о том, что это генератор, и возвращает итератор. В этом примере мы определили генераторс именем counter() и назначили значение 1локальной переменной i. Цикл while будетвыполняться, пока i меньше или равно 10.Внутри цикла мы возвращаем (yield) значениеi и увеличиваем его на единицу. Когда мы попытаемся вызвать next(gen) в пятый раз, генератор сотрёт из памяти последний элемент (число 16) и выдаст исключение StopIteration. Этим генераторы отличаются от списков — те хранят в памяти все свои элементы, и удалить их можно только программно.
Другой вариант генерации псевдослучайности на Питоне — подключение библиотеки NumPy. Это более серьёзный вариант, который используется при работе с аналитикой и большим количество информации в Big Data. Перемешивает случайным образом элементы в последовательности seq. Генерирует случайное число, следующее логнормальному распределению. Normalvariate() используется в моделировании реальных данных, которые следуют нормальному распределению. Например, у большинства людей рост близок к среднему, а людей с очень маленьким или очень большим ростом гораздо меньше.
Когда вызывается обычная функция, то она получает личное пространство имен, в котором создаются ее локальные переменные. Когда функция достигает оператора return, локальные переменные уничтожаются и значение возвращается вызывающей стороне. Последующий вызов той же функции создает новое локальное пространство имен и новый набор локальных переменных.
Это выражение используется в теле функции и приводит к тому, что функция становится генератором. Выражение yield используется примерно как return, отличие в том, что функция возвращает генератор. Так же как и итератор, генератор не хранит все значения, а вычисляет их “на лету”. Когда мы запрашиваем значение из генератора выполняется тело генератора до ключевого слова yield.
- Обратите внимание, что генератор можетсодержать больше одного ключевого словаyield.
- Ранее в статье мы разобрались как с генераторами работает метод next().
- Это намного эффективнее, чем загрузить в память сразу все выбранные страницы и затем обрабатывать их в цикле.
- Генератор в Python — это функция, возвращающая итератор, который при итерации генерирует последовательность значений.
- Это выражение используется в теле функции и приводит к тому, что функция становится генератором.
- Они позволяют выполнять запросы к базе данных и обрабатывать результаты поочередно, без необходимости загружать все данные в память сразу.
Затем мы создаем генератор, вызывая функцию square_numbers(5). В цикле мы получаем значения из генератора одно за другим и выводим их на экран. Функция next() позволяет получить следующее значение из генератора.
Выбирает один псевдослучайный элемент (seq) из переданной последовательности. Функция работает с любыми коллекциями, возвращает один элемент и выбрасывает ошибку, если последовательность пуста. Стандартное отклонение показывает, как много существует значений относительно среднего. В примере с ростом при отклонении в 5 сантиметров почти все люди будут иметь рост от 160 до 170. При большом отклонении график может сильно варьироваться, например от 140 до 190. Это облегчает понимание кода для других разработчиков и для самого автора кода.
Но что, если локальные переменные не были возвращены при выходе из функции? Что если позже можно возобновить функцию с того места, где она остановилась? Генератор — это функция, которая возвращает так называемый ленивый итератор.