Comprendre les générateurs de Python

se plonger dans le monde des générateurs Python peut être perplexe, surtout si vous êtes habitué à l'écosystème java. Contrairement au modèle de filetage de Java, les générateurs de Python servent un objectif distinct.

Définition et implémentation

Un générateur est une fonction qui utilise le mot clé de rendement pour renvoyer un itérateur. Lorsqu'il est appelé, le générateur génère une séquence de valeurs une à la fois. Au lieu de calculer et de stocker la séquence entière en mémoire, les générateurs donnent des valeurs à la demande.

Considérez l'exemple suivant:

def my_gen(n):
    yield n
    yield n   1

Appel My_gen (6) crée un objet qui donne les valeurs 6 et 7 lorsqu'il est itéré:

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

Pour les boucles, appelez automatiquement ensuite pour vous, ce qui facilite la diffusion de la séquence:

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

Avantages des générateurs

Les générateurs offrent plusieurs avantages:

• Représentation succincte: Les générateurs fournissent un concis fournis façon de décrire certains concepts, éliminant le besoin de fonctions verbeuses qui renvoient les listes.
• mémoire Efficiency: En générant des valeurs à la demande, les générateurs évitent d'allorer la mémoire inutile pour le stockage de grandes séquences. Ceci est particulièrement utile lorsque vous traitez des flux de données qui submergeraient autrement la mémoire.
• Infinite Streams: Les générateurs permettent de représenter des séquences infinies. Par exemple, les nombres de fibonacci peuvent être générés indéfiniment:

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

Conclusion

Les générateurs sont un outil puissant de Python qui fournit une efficacité de mémoire, une succisse et la capacité de représenter des flux infinis. En exploitant la puissance des générateurs, vous pouvez améliorer la flexibilité et la capacité de votre code Python.