comprender los generadores de Python

que profundiza en el mundo de los generadores de Python puede ser desconcertante, especialmente si está acostumbrado al ecosistema Java. A diferencia del modelo de subprocesos de Java, los generadores en Python tienen un propósito distinto.

Definición e implementación

un generador es una función que emplea la palabra clave de rendimiento para devolver un iterador. Cuando se llama, el generador genera una secuencia de valores uno a la vez. En lugar de calcular y almacenar la secuencia completa en la memoria, los generadores producen valores a pedido.

Considere el siguiente ejemplo:

def my_gen(n):
    yield n
    yield n   1

llamando a my_gen (6) crea un objeto que produce los valores 6 y 7 cuando se iteran a través de:

g = my_gen(6)
next(g)
# Output: 6
next(g)
# Output: 7

para los bucles llaman automáticamente a continuación para usted, lo que facilita la iterar sobre la secuencia:

for n in my_gen(6):
    print(n)
# Output:
# 6
# 7

beneficios de generadores

Los generadores ofrecen varias ventajas:

• consignación sucinta: proporcionan una concisa concisa forma de describir ciertos conceptos, eliminando la necesidad de funciones detalladas que regresen Listas.
• Eficiencia de memoria: generando valores a pedido, los generadores evitan asignar memoria innecesaria para almacenar secuencias grandes. Esto es especialmente útil cuando se trata de flujos de datos que de otro modo abrumarían la memoria.
• infinitas streams: Los generadores permiten representar secuencias infinitas. Por ejemplo, los números de fibonacci se pueden generar indefinidamente:

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a   b

conclusión

Los generadores son una herramienta poderosa en Python que proporciona eficiencia de memoria, sucinción y la capacidad de representar flujos infinitos. Al aprovechar el poder de los generadores, puede mejorar la flexibilidad y la capacidad de su código Python.