Понимание генераторов Python

Деверение в мире генераторов Python может быть озадачивающимся, особенно если вы привыкли к экосистеме Java. В отличие от модели потока Java, генераторы в Python служат отличительной цели.

определение и реализация

генератор - это функция, которая использует ключевое слово доходности, чтобы вернуть итератор. При вызове генератор генерирует последовательность значений по одному. Вместо вычисления и хранения всей последовательности в памяти генераторы дают значения по требованию. урожай n Учитывайте n 1

]

вызов my_gen (6) Создает объект, который дает значения 6 и 7, когда итерация через:

def my_gen(n):
    yield n
    yield n   1

для петли автоматически вызовет для вас, что позволяет легко итерации по последовательности:

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

]

Преимущества генераторов

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

Generators предлагают несколько преимуществ:

Succinct Preventation:

. Способ описать определенные концепции, устраняя необходимость в словесных функциях, которые возвращаются Списки. Это особенно полезно при работе с потоками данных, которые в противном случае подали бы память. Например, номера Fibonacci могут быть сгенерированы на неопределенный срок:

• def fib (): a, b = 0, 1 в то время как правда: уход а a, b = b, a b ]
• Заключение
генераторы являются мощным инструментом в питоне, который обеспечивает эффективность памяти, лаконичность и возможность представлять бесконечные потоки. Используя силу генераторов, вы можете повысить гибкость и возможности вашего кода Python.
• ]