compreensão dos geradores de Python

investigando o mundo dos geradores de Python pode ser desconcertante, especialmente se você estiver acostumado ao ecossistema Java. Ao contrário do modelo de encadeamento de Java, os geradores em Python servem a um propósito distinto. Quando chamado, o gerador gera uma sequência de valores um de cada vez. Em vez de calcular e armazenar toda a sequência na memória, os geradores produzem valores sob demanda. rendimento n Rendimento n 1

chamando my_gen (6) cria um objeto que produz os valores 6 e 7 quando iterado através: g = my_gen (6) Próximo (G) # Saída: 6 Próximo (G) # Output: 7

para loops Ligue automaticamente em seguida para você, facilitando o item da sequência:

para n em my_gen (6): impressão (n) # Saída: # 6 # 7

def my_gen(n):
    yield n
    yield n   1

benefícios dos geradores

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

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

fornecem um conceito A Concise maneira de descrever certos conceitos, eliminando a necessidade de funções detalhadas que retornam LISTS.

eficiência da memória:

Ao gerar valores sob demanda, os geradores evitam alocar memória desnecessária para armazenar grandes seqüências. Isso é especialmente útil ao lidar com fluxos de dados que, de outra forma, sobrecarregariam a memória. Por exemplo, os números de Fibonacci podem ser gerados indefinidamente:

def fib (): a, b = 0, 1 enquanto é verdade: rendimento a A, B = B, A B
• Conclusão
• Os geradores são uma ferramenta poderosa no Python que fornece eficiência de memória, sucinta e a capacidade de representar fluxos infinitos. Ao aproveitar o poder dos geradores, você pode aprimorar a flexibilidade e a capacidade do seu código Python.