В отличие от обычных итераторов, генераторы создаются путем вызова функции, а не от класса. 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. Теперь, когда вы знаете о преимуществах
Генераторы списков – это механизм (способ) получения списка на основе некоторого правила (набора правил). Генераторы списков сочетаются с элементами функционального программирования, в т. Функцию-генератор в Python можно вызвать с помощью функции “next()”. При каждом вызове функция будет возвращать следующее значение в последовательности, пока она не дойдет до конца.
Например, вы хотите создать список чисел Фибоначчи, чтобы каждый раз при вызове следующей функции он возвращал вам следующее число. В приведенном выше коде вы должны знать точное количество полученных значений. В противном случае вы получите некоторую ошибку, так как функция генератора fruits() больше не генерирует значения.
Генераторы Списков Общие Понятия
В Python 2 следует использовать itertools.izip вместо этого. Здесь мы можем видеть , что все zip функции дают кортежи. Можно создавать генераторы итераторов, используя синтаксис, похожий на понимание.
Каждый раз, когда вызывается метод next(), функция-генератор возобновляется и продолжает с того места, где она остановилась, генерируя следующее число Фибоначчи. Как и выражения создающие списки, выражения создающие генераторы позволяют быстро получить объект генератора с помощью всего одной строчки кода. Использоваться они могут в тех же случаях, что и выражения создающие списки, но при этом у них есть одно дополнительное преимущество. Их можно создавать не удерживая весь объект в памяти перед итерацией. Если перефразировать, вы не будете расходовать память при использовании генератора. Генератор написан как обычные функции, но использует оператор yield всякий раз, когда они хотят вернуть какие-то данные.
Следующая () Функция
Однако совершенно нормально возвращать другой объект в качестве итератора. И уж тем более стоит использовать генераторные выражения посреди выражений с list,set и dict, а также среди генераторных выражений и конвейеров на основе map или filter. В таком случае Python тоже искал бы первое значение True в списке, но предварительно построил бы в памяти список в миллион элементов.
Это означает, что, если вы когда-либо использовали циклы для итерации или прогона значений в контейнере, вы использовали итератор. Набор тестов, включенный в библиотеку Python Lib/test/test_generators.py содержит ряд более интересных примеров. Вот один генератор, который реализует обход дерева по порядку, используя генераторы рекурсивно. Сперва, мы задаем переменную num и создаем бесконечный цикл. Затем мы немедленно извлекаем num с помощью yield в ее исходном состоянии (это во многом повторяет то, что делает range()).
Возврат Значений В Список
Для вычисления количества вхождений символа (подстроки) в строке используется стандартная функция count(). Если на элементы списка нужно наложить некоторую функцию, то для этого можно применить функцию map(). Любой алгоритм в Python можно реализовать с использованием стандартных операторов языка for, whereas, if и тому подобное. Давайте создадим итератор Squares, который будет возвращать квадрат целого числа. Они работают в существующем состоянии и возвращают значение, полученное по завершении операции.
В первом случае вызывающая сторона получит сгенерированное значение, а выполнение вновь приостановится. Остальные два случая работают одинаково — они завершают процесс итерации. Генераторное выражение может также содержать условия и другие операторы, что позволяет более гибко фильтровать и преобразовывать данные.
вернет список возвращенных генератором значений, в том порядке, генераторы python в котором они возвращались. В следующем примере
- результате генератор even() продолжает
- Вместо оператора return, который завершает работу функции и возвращает ее результат, yield приостанавливает выполнение функции и возвращает значение.
- Когда вы запрашиваете значение, они вам его выдают, после чего снова становятся бездействующим.
- Но если вы забудете добавить инкремент
- При каждом вызове функция будет возвращать следующее значение в последовательности, пока она не дойдет до конца.
возвращается к генератору, чтобы повторить процесс для нового значения. Функция-генератор в Python — это специальный вид функции, который возвращает генераторный объект. Этот объект может использоваться для итерации по последовательности значений.