Замена циклов на выражения так же проста, как и замена условных блоков. Декларативное программирование предполагает ответ на вопрос “Что? Здесь вы описываете задачу, даете спецификацию, говорите, что вы хотите получить в результате выполнения программы, но не определяете, как этот ответ будет получен.
Теперь, когда вы имеете примерное представление о том, чем является генератор, у вас наверняка появилось желание увидеть как он работает. В последующих у вас будет возможность изучить работу генераторов более подробно. Обратите внимание, что генератор может
содержать больше одного ключевого слова
Интермеццо перед разбором кодовой базы второго варианта
yield. Примерно так же, как функция может
- В списке e_l содержатся все строки со словом error, они записаны в память компьютера.
- В Python генераторы списков позволяют создавать и быстро заполнять списки.
- Основное их назначение – это упрощение навигации по элементам объекта, который, как правило, представляет собой некоторую коллекцию (список, словарь и т.п.).
- Если генератор завершает работу, не выдав другого значения, то возникает исключение StopIteration.
- Аргумент type должен быть классом исключений, а value – экземпляром исключения.
- Очевидно, что при необходимости вы можете удалить (delete) эти генераторы/нити.
иметь больше одного ключевого слова
Расширенная реализация/протокол типа generator.
return. Кроме того, генераторы экономят память, так как в ней хранятся не все значения, скажем, большого списка, а только предыдущий элемент, предел и формула, по которой вычисляется следующий элемент.
Стоит обратить внимание, что если вызвать метод next() после вывода последнего элемента, генератор сотрет его из памяти и выдаст исключение StopIteration. Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора. Мы создадим его с помощью генераторного выражения (оно отличается от генератора списка только круглыми скобками). После всей проделанной работы по избавлению от https://deveducation.com/ совершенно осмысленных конструкций и замене их на невразумительные вложенные выражения, возникает естественный вопрос — “Зачем?!”. Перечитывая описания характеристик ФП, мы можем видеть, что все они достигнуты в Python. Но важнейшая (и, скорее всего, в наибольшей степени реально используемая) характеристика — исключение побочных эффектов или, по крайней мере, ограничение их применения специальными областями наподобие монад.
Понимание того, как работают итераторы и генераторы в языках программирования, это один из первых шагов к освоению последовательной обработки гигантских потоков данных. Трейдинг и технический анализ, это вещи, на которых многие делают целое состояние. Теперь, когда вы знаете о преимуществах
Использование Генераторов
генераторов по сравнению со списками
и функциями, вы понимание их важность. Что-то мы можем делать при помощи
генератора, что-то — при помощи функции
или даже генератора списка.
Генератор это подвид итерируемых
объектов, как список или кортеж. Он
генерирует для нас последовательность
значений, которую мы можем перебрать. Эту последовательность
можно использовать для итерации в цикле
for, но нельзя проиндексировать (т. е.,
перебрать ее можно только один раз). Давайте посмотрим, как создается
Концепт yield from
такая последовательность значений при
помощи генератора. Итак, мы поняли, что первый вариант — не самый лучший для использования. Любая функция возвращает какой-то результат явно (return что-нибудь конкретное) или неявно (когда return не прописано и возвращается None).
Значение выражения yield после возобновления зависит от метода, который возобновил выполнение. Если используется метод generator.__next__() (обычно через for … in или функцию next()), то результат отсутствует. В противном случае, если используется метод generator.send(), то результатом будет значение, переданное этому методу. 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.
В отличие от нитей с вытеснением, невесомая нить “с плохим поведением” может безраздельно захватить процессор на произвольное время. Невесомые нити могут, и обычно должны, быть большего масштаба по сравнению с одной концептуальной операцией. Нить какого бы то ни было вида используется, чтобы представить контекст потока управления, необходимого для описания отдельной задачи (task) или активности (activity). Но задача может быть больше, чем время/размер, которое хотелось бы проводить внутри контекста одной нити.
Так вот, я думаю, что пытливые хозяйки и хозяева уже обратили внимание на то, что пример со скатертью иллюстрирует задействование ресурсов для решения поставленной задачи. В нашем примере за объём памяти на хранение элементов коллекции отвечает площадь, занимаемая каждым блюдом на скатерти. Желая накрыть на стол сразу всё доступное «меню», мы обрекаем себя на то, что будет потрачено время на приготовление yield python что это всего ассортимента блюд, вне зависимости от того, съест их кто-то или нет. Этот метод не вызывает переполнения, так как в каждый момент времени в памяти находится только одна строка. При этом нужный для работы объём памяти не зависит от размера файла и количества строк, удовлетворяющих условию. В списке e_l содержатся все строки со словом error, они записаны в память компьютера.
Это подтверждает тот факт, что с помощью круглых скобок вы создали объект генератора, а также то, что он отличается от списка. 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. Глядя на этот пример, вы можете предположить что csv_gen является списком. Для того чтобы заполнить этот список, csv_reader() открывает файл и загружает его содержимое в csv_gen. Затем программа перебирает список, увеличивая значение row_count для каждого следующего ряда.
Это выражение используется в теле функции и приводит к тому, что функция становится генератором. Выражение yield используется примерно как return, отличие в том, что функция возвращает генератор. В примере выше генератором списка является выражение [i+10 for i in a]. Перед for описывается действие, которое выполняется над элементом перед его добавлением в новый список.
