Генераторы Python: правильные yield и неправильные list comprehensions

Дополнительно смотрите раздел “Выражение-генератора yield from “. Рассмотрим следующий пример реализации арифметической прогрессии с помощью класса итератора. Но поскольку метод был вызван 5 раз, генератор python то вернулось также исключение StopIteration. Предположим, у нас есть генератор, который генерирует последовательность чисел Фибоначчи. И есть еще один генератор для возведения чисел в квадрат.

Никакой лишней информации при этом в памяти
не хранится. Итак, из этого

Генераторы списков

занятия вы должны были узнать, что из себя представляют выражения-генераторы,
как перебираются их элементы и для чего они могут понадобиться. Для закрепления этого

материала пройдите практические задания и переходите к следующему уроку.
Такой способ создания генератора csv_gen является более лаконичным. Да потому что вы по сути превратили функцию csv_reader() в генератор. Эта версия кода открывает файл, проходит по строкам и извлекает для чтения лишь отдельный ряд, вместо того, чтобы возвращать весь файл целиком. Обратите внимание, что генератор может
содержать больше одного ключевого слова

Откуда пошла привычка называть списочные выражения генераторами?

yield. Примерно так же, как функция может
иметь больше одного ключевого слова
return. В этом примере мы определили генератор
с именем counter() и назначили значение 1

локальной переменной i.

Генератор vs. функция

Генератор в Python — это функция с уникальными возможностями. Генератор возвращает итератор, по которому можно проходить пошагово, получая доступ к одному значению с каждой итерацией. Есть https://deveducation.com/ несколько причин, по которым генераторы являются полезной конструкцией в Python. Слово “comprehension” (понимание, осмысление) оказывается как бы не в тему при переводе на русский.
Генераторы являются отличным средством для представления бесконечного потока данных. Бесконечные потоки невозможно хранить в памяти, а поскольку генераторы отдают только один элемент за раз, они могут представлять бесконечный поток данных. В Python просто генераторы и генераторы списков – разные вещи. То, что мы привыкли называть генератором списка, в английском варианте звучит как “list comprehension” и к генераторам никакого отношения не имеет. Эта проблема замечена только в русскоязычных материалах – в англоязычных есть четкое разделение между list comprehensions и iterators. Вероятнее всего, кто-то когда-то подумал, что «ну списочное выражение генерирует список, так что все – генератор», и с этого началась путаница.
Оно точно так же возвращает один элемент, а не генераторное выражение. Еще одно сходство заключается в том, что управление переходит обратно к коду, который запросил элемент у итератора. Дело в том, что интерпретатор при исполнении самой функции в случае, если в ней присутствует ключевое слово yield, ВСЕГДА возвращает объект-генератор (generator-object).
Вычисления с помощью генераторов называются ленивыми, они экономят память. В таком случае выпадает ошибка StopIteration, которая говорит, что
следующий объект получить невозможно. То получим
пустой список, так как элементы генератора уже были перебраны в первой функции list() и сделать это

повторно не получится. Так как этих
элементов попросту нет, они генерируются последовательно при вызове функции next(). Здесь вы можете видеть, что суммирование всех значений, содержащихся в списке заняло около трети времени аналогичного суммирования с помощью генератора. Поэтому если скорость является для вас проблемой, а память — нет, то список, возможно, окажется лучшим инструментом для работы.

Когда базовый итератор завершен, то атрибут value возвращает исключения StopIteration, которое становится значением выражения yield. Оно может быть установлено либо явно при появлении StopIteration, либо автоматически, когда под-итератор является генератором и возвращает значение. 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 для получения значения из генератора и приостановки выполнения функции-генератора до запроса следующего значения. В коде выше ключевое слово yield очень похоже на return.

• Для этого сперва создается объект генератора gen, который является идентификатором, хранящим состояние генератора.
• Так как генератор – это “улучшенный” итератор, следовательно на тип generator распространяются такие же ограничения как и тип тип iterator.
• В этом уроке мы с вами разберем, что из себя представляют генераторы в программировании на языке Python.
• Функция, содержащая yield возвращает объект-генератор, а не выполняет свой код сразу.

Функция, в
которой содержится это ключевое слово, становится функцией-генератором. При вызове функции
next() выполнение этой функции дойдет до первого встреченного

Генераторы в Python

ключевого слова yield, после чего, подобно действию return,
управление перейдет основной программе. Поток управления вернется обратно

в функцию при следующем вызове next() и продолжит выполнение с того
места, на котором остановился ранее.

Затем мы используем этот генератор в цикле for для печати чисел. 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. Теперь, когда вы познакомились с простым примером использования генератора бесконечной последовательности, давайте рассмотрим более детально работу этого генератора. Этот метод обычно вызывается неявно, например, с помощью for …