Присвоит новое значение переменной str2 и вновь остановит свое выполнение на втором yield, верну в программу строку “line 2”, которая и будет выведена в консоль. При последующем запросе следующего элемента генератор через next(gt) мы получим исключение StopIteration — генератор исчерпан. Здесь функция-генератор my_generator() принимает в качестве аргумента целое число n и выдает последовательность чисел от 0 до n-1. Ключевое слово yield используется генератор списков python для получения значения из генератора и приостановки выполнения функции-генератора до запроса следующего значения.
Пример: Функция-Генератор, Которая Производит Значения в Геометрической Последовательности
Оно похоже на абстракцию списков, но вместо создания списка оно создает объект-генератор, который можно итерировать для получения значений. Генератор в Python — это функция, возвращающая итератор, который при итерации генерирует последовательность значений. Генераторы полезны, когда нам нужно получить большую последовательность значений, но мы не хотим хранить их все в памяти FrontEnd разработчик сразу.
Продвинутые Техники Работы с Функциями-Генераторами
Безусловно, в данном коде присутствует избыточное количество итераторов, можно было обойтись и меньшим, но для нашего примера с конвейерами данных я считаю, что чем больше генераторов — тем лучше. Первым делом мы https://deveducation.com/ определяем генератор, который считывает по одной линии из нашего файла и возвращает линию в основную программу. Далее мы создаем второй генератор rows_list, которые получает считанную первым генератором строку из файла и разбивает её по запятым, возвращая каждую итерацию новый список с данными из текущей строки.
Представление бесконечного потока данных.
Одно из основных преимуществ функций-генераторов — возможность откладывать выполнение на лету до тех пор, пока вывод действительно не будет нужен. Это может значительно улучшить производительность вашего кода, избегая необходимости генерировать и хранить весь вывод в памяти. В общем, в то время как обычные функции Python используются для возврата значения и последующего выхода, функции-генераторы предназначены для производства последовательности значений, по которым можно итерировать.
Лучшие Практики и Советы Для Написания Эффективных Функций-Генераторов
Когда вызывается генератор, его тело (код) не выполняется сразу же. Вместо этого возвращается объект генератора, который можно итерировать для получения значений. В примере функция-генератор производит бесконечную последовательность значений. Однако ключевое слово yield позволяет функции производить значения по требованию, а клиентский код может потреблять эти значения по одному, не сохраняя всю последовательность в памяти. В этом примере генераторная функция count_up_to() генерирует последовательность чисел от 1 до заданного значения n.
Функция read_chunks() читает файл частями заданного размера chunk_size и возвращает каждую часть до тех пор, пока не будет достигнут конец файла. Это позволяет программисту обрабатывать большие файлы без загрузки всего файла в память. Ключевое различие в синтаксисе — круглые скобки, обрамляющие конструкцию — для создания генератора. В целом, телеграм апи полностью повторяется в bot.api с такими же именами, причём везде используются структуры для имитации именованных аргументов. В будущем планируется добавить билдеры запросов, но это лишь микрооптимизация.
Другой пример генераторной функции – функция string_generator(), которая принимает строку в качестве входных данных и возвращает каждый символ строки по одному, используя оператор yield. Генераторное выражение создает объект генератора, который при итерации выдает значения выражения для каждого элемента в итераторе по одному за раз. В этом примере мы создаем функцию-генератор, которая создает несколько потоков с использованием модуля Thread в Python. Функция countdown выполняется в каждом созданном потоке, асинхронно обратно отсчитывая от указанного значения. Используя функции-генераторы и потоки вместе, мы можем создать более эффективный и производительный код, который использует несколько процессоров одновременно. Функция-генератор string_generator() создает новый объект-генератор, который по одному символу за раз генерирует из входной строки.
Генератор — это функция, которая возвращает так называемый ленивый итератор. В теории программирования ленивыми вычислениями называются вычисления, которые откладывают исполнение того или иного выражения до того момента, как его значение будет непосредственно востребовано. Ленивый итератор — это объект, который как следует из его названия может быть проитерирован как список, но в отличие от списка, этот объект не хранит свои данные в памяти.
- Они генерируют последовательность значений по мере необходимости, а не возвращают значение сразу, как обычные функции.
- Именно из-за этого наивного мифа в итоге для http2 есть только nghttp2, после взгляда на которую было решено, что легче будет написать с нуля.
- Есть по сути только человекочитаемый текст, из-за чего парсить его и генерировать что-то на его основе не просто мука, а минное поле, учитывая что меняется апи примерно раз в 2 недели.
- Функция-генератор в Python – это особый тип функции Python, которая может возвращать объект-итератор.
- Ключевое различие в синтаксисе — круглые скобки, обрамляющие конструкцию — для создания генератора.
Есть несколько причин, по которым генераторы являются полезной конструкцией в Python.
Функции-генераторы в Python – это особый тип функций, который позволяет нам возвращать объект-итератор. Функция-генератор возвращает объект-генератор, с которым можно итерироваться. С другой стороны, обычные функции возвращают значение и затем завершаются. Как видно, мы считываем все содержимое файла в переменную и возвращаем ее из нашей функции read_file. Если размер нашего файла будет больше, чем размер нашей оперативной памяти компьютера, то содержимое файла не будет выведено, а вместо этого мы получим MemoryError в консоли.
Предположим, у нас есть генератор, который генерирует последовательность чисел Фибоначчи. Эта функция-генератор также принимает на вход список чисел и генерирует их квадраты в качестве выходных данных. Конечно, всякие операции с чтением больших данных из CSV лучше делать с помощью библиотеки Pandas, но для практики мы сделаем это с помощью генераторов.
Во втором примере функция-генератор используется для создания итератора, который генерирует каждое значение по мере необходимости, вместо того чтобы создавать и хранить список значений в памяти, как в первом примере. Это может быть гораздо более эффективным способом работы с большими наборами данных или вычислениями, которые возможно не нужно хранить в памяти все сразу. Здесь ключевое слово yield используется для возврата значения из генератора.
В основном коде мы создаем генератор для числа 100 — максимальное число после которого будет вызвано исключение StopIteration. Далее мы обращаемся к генератору и выводим первое число с помощью метода next(). После этого мы уже обращаемся к генератору вызывая метод send, в котором передаем случайное число от 1 до 5.
Оператор yield используется для временной остановки выполнения функции и возврата текущего символа перед возобновлением выполнения. Она использует ключевое слово yield для возврата значения и временной приостановки выполнения функции. Синтаксис функции-генератора в Python похож на обычную функцию, но с добавлением оператора yield. В Python генераторное выражение — это лаконичный способ создания объекта генератора.
Использование генераторов в подобных случаях не требует использования большого количества памяти и является более предпочтительным вариантом, поскольку отдает только один элемент за раз. Вы даже можете сочетать генераторы с потоками для асинхронного выполнения кода, что позволяет выполнять несколько процессов одновременно и дополнительно улучшать производительность вашего кода. Используя продвинутые техники, описанные ниже, вы можете манипулировать и оптимизировать вывод функций-генераторов в вашем коде. Во время обработки цикла (co_await updates.next()) если апдейт был командой (сообщением /send_cat), то вместо того чтобы разбудить корутину ожидающую Update, вызывается обработчик команды. Преимущества использования функций-генераторов включают в себя повышение эффективности производительности, лучшее управление памятью и возможность обработки больших и бесконечных наборов данных. Команды это важная часть телеграм бота, каждый бот (по негласной конвенции) должен поддерживать команду /start и вот как добавление команд выглядит в tgbm (это тот же самый бот, но с командой send_cat отправляющей фото кота).
В том, что генераторы намного разумнее и щадяще относятся к памяти мы наглядно убедились ранее. Если же объем данных не велик, а приоритетным является быстродействие — то от генераторов лучше отказаться. Обычная функция, возвращающая последовательность, создает всю последовательность в памяти, прежде чем вернуть результат. Это проблема, когда количество элементов в последовательности огромное. Эта функция принимает список чисел в качестве входных данных и возвращает список их квадратов.
Обратите внимание, что send() не просто передает значение, а выводит функцию из точки останова по аналогии с next() — о чем свидетельствует отладочная информация. Ранее в статье мы разобрались как с генераторами работает метод next(). Но он не единственный, который можно использовать, работая с генераторами. Оказывается, yield не только может передавать значение того, что идет после этого ключевого слова в основную программу, но с помощью yield можно получать обратно то или иное значение, переданное генератору. Здесь мы создали объект генератора, который при итерации будет подносить к квадрату каждое число из последовательности от 0 до 4. Затем мы использовали цикл for для выполнения итераций над генератором и вывода значений.
