Итерируемый объект, итератор и генератор в Python

30/04/2024

Используя синтаксис async def мы определяем корутину, а любая корутина является генератором. Для примера рассмотрим устаревший синтаксис создания корутин. Здесь мы https://deveducation.com/ явно создаем генератор и оборачиваем декоратором coroutine из библиотеки asyncio.

Если после вызова close мы попытаемся получить значение из генератора, то будет выброшено исключение StopIteration.
Использование функций становится неотъемлемой частью разработки на Python, позволяя решать задачи более эффективно, особенно в условиях ограниченных ресурсов или при работе с большими потоками данных.
Благодаря этому их часто используют для расчета больших наборов результатов, где выделение памяти для одновременного хранения всех результатов нецелесообразно.
У генератора есть метод close при вызове которого выбрасывается исключение GeneratorExit и генератор завершает свою работу.
Этот подход особенно полезен в приложениях, где данные неизвестны заранее или поступают из удаленных источников.

В языке программирования Python итерируемые объекты представлены классом collections.abc.Iterator:

Получить значение из генератора можно в цикле или используя функции next и send. Здесь представлена фикстура в виде генератора которая создает сессию для работы с базой данных до выполнения каждого теста. В строке yield from get_db_session(session_local) управление передается в вызывающий код и выполняется тест. После выполнения теста управление снова возвращается в генератор и выполняется оставшаяся часть после yeld – очистка генератор списков python таблиц в базе данных.Ну и наконец, генераторы используются в асинхронном коде.

Чтобы по окончании итерации функция next() не возвращала ошибку StopIteration, мы можем передать в нее второй аргумент:

Это позволяет эффективно обрабатывать данные без Юзабилити-тестирование блокировки программы. 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.

Чтобы стало понятно о чем идет речь, создадим генератор, считающий числа Фибоначчи:

Генераторы в языке Python

По сути, итерируемыми объектами являтся все объекты, от которых встроенная функция iter() может получить оператор. В языке программирования Python итерируемый объект, итератор и генератор — это разные понятия, которые, к тому же, вызывают большое количество вопросов у начинающих разработчиков. В этой статье мы рассмотрим, чем они отличаются, как реализованы и как используются на практике.

Генераторы в языке Python

Использование генераторов предоставляет несколько ключевых преимуществ. Так как значения генерируются по одному, не нужно хранить все элементы коллекции в оперативной памяти. Это особенно важно при обработке больших файлов или наборов данных. При этом он сам реализует метод __iter__ из-за чего сам является итерируемым объектом.

Это предотвращает блокировку программы, давая возможность выполнять другие операции, пока ожидается ответ от удаленного сервера. Еще одно полезное применение функций – это работа с бесконечными последовательностями. Генераторы идеально подходят для создания таких последовательностей, как генераторы случайных чисел или вычисления чисел Фибоначчи. В этих случаях использование функций позволяет эффективно работать с теоретически бесконечными последовательностями, не загружая их в память целиком.

Основная особенность функции с yield заключается в том, что при ее вызове она не завершает выполнение, а приостанавливает его на момент возвращения значения. При следующем вызове функция возобновляет выполнение с того места, где остановилась. Таким образом, результат вычисляется поэтапно, и значения возвращаются только по мере необходимости, что значительно экономит память.

Видим что gen_function имеет тип function и к тому же это еще и генераторная функция. При вызове gen_function() вернулся объект gen который является генератором. Асинхронные генераторы идеально подходят для работы с сетевыми запросами, так как они позволяют обрабатывать ответ от сервера по мере его поступления.

В отличие от оператора return, который завершает выполнение функции и возвращает результат, yield позволяет возвращать результат без завершения работы. Это делает функции идеальными для ленивых вычислений, где нужно обрабатывать информацию шаг за шагом, а не всё сразу. “Под капотом” цикл for вызывает у генератора метод __iter__, который возвращает итератор и на каждой итерации цикла вызывается метод __next__ у полученного итератора. Один из наиболее распространенных случаев использования функций – это обработка больших файлов. Представьте, что вам нужно читать большой текстовый файл построчно и обрабатывать его информацию. Вместо того чтобы загружать весь файл в память, вы можете использовать генератор для построчного чтения и обработки файла.

Как видим, в первом случае код генерирует диапазон чисел, а во втором — создает объект generator object, который является итератором. Таким образом мы можем отложить вычисление элементов последовательности до тех пор, пока в них не возникнет необходимость, чем опять же снижаем нагрузку на ресурсы. Итератор, в свою очередь, это объект, по которому можно итерироваться. Создадим простую генераторную функцию которая возвращает число и уменьшает его на единицу. Создать генератор можно не только используя генераторную функцию, но и с помощью генераторного выражения, которое еще называют generator comprehension.

Вызов next и send(None) эквивалентны и приводят к одному и тому же результату. Обратите внимание на скобки при создании генераторного выражения. Если бы мы использовали квадратные, то это было бы уже не генераторное выражение, а list comprehension и переменная gen была бы уже не генератором, а обычным списком. При этом стоит учитывать, что генераторные выражения — это в первую очередь выражения, со всеми вытекающими ограничениями.

Рассмотрим использование генератора для создания контекстного менеджера. Как правило контекстный менеджер применяется в блоке with и используется когда нужно выполнить какую-то работу до входа в блок with и при выходе из него. В примере ниже происходит открытие файла до входа в блок with и закрытие файла при выходе из блока with. Встретив return генератор выбрасывает исключение StopIteration, а возвращенное значение записывается в объект StopIteration в атрибут value. Теперь при четвертом вызове next отловим исключение StopIteration и выведем значение, которое хранится в атрибуте value этого исключения. Как видите в этом случае возвращаются объекты генераторов, но не сами значения из этих генераторов.

Лучшие редакторы кода для новичков как писать код удобно

16/03/2023

Danh mục liên quan

Bài viết Mới

Best fifty Totally free slot Big Bad Wolf Real Money Revolves No-deposit Bonuses 202524/01/2025

Starburst angeschlossen zum Pharaoh Riches Spielautomatenvolatilität besten geben: Kostenlos, Free Spins & Echtgeld24/01/2025

On-line casino No 10 free spins no deposit deposit Bonus Requirements for us Players inside the 2025

Sản phẩm Mới

Đăng ký ngay Để nhận báo giá mới nhất