Оператор yield – это то, что превращает функцию в функцию генератора. Этот пример не отличается от предыдущих, но каждый элемент здесь возвращается генератором с помощью метода next(). Для этого сперва генератор словарей python создается объект генератора gen, который является идентификатором, хранящим состояние генератора. Ранее мы узнали, что использование генераторов является отличным способом оптимизации памяти.

Объекты-генераторы являются мощным инструментом, который позволяет в некоторых случаях экономить значительное количество памяти и времени, при этом повышая гибкость кодовой базы. Только что интерпретатор сообщил нам о том, что мы «отстреляли» свой generator-object. Иначе говоря, у нас https://deveducation.com/ больше нет yield, до которых можно было бы дойти. Если наш объект-генератор больше не имеет зарядов, а мы всё равно пытаемся получить новое значение, то возбуждается исключение StopIteration. Роль подопытных сыграют три функции, которые на вход будут принимать лист с элементами (едой).

Пример 1: Чтение больших файлов

Причина проста — ограниченность памяти нашего компьютера. Такой способ создания генератора csv_gen является более лаконичным. 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. Код, который находится выше самого первого yield, часто называют кодом инициализации.

Еще одно отличие между «list comprehension» и «выражением генератора» в том, что при создании списков возвращается целый список, а в случае с генераторами — только одно значение за раз. После создания функции генератора вызываем ее, передав 5 в качестве аргумента. Дальше простейший пример функции генератора Python, которая определяет следующее значение в последовательности Фибоначчи. Теперь, когда вы познакомились с простым примером использования генератора бесконечной последовательности, давайте рассмотрим более детально работу этого генератора. Но иногда возникает необходимость поступиться декларативностью и применить императивные приемы — например, изменяемое состояние или возможность досрочно прервать процесс генерации.

Модуль Itertools

В этом случае вызов next() происходит неявно, но элементы все равно возвращаются один за одним. Метод next() — самый распространенный способ для получения значения из функции генератора. Вызов метода приводит к выполнению, что возвращает результат тому, кто делал вызов. Теперь пришло время разобраться с тем, как использовать генератор в программах. В прошлых примерах метод next() применялся по отношению к итератору, который возвращала функция генератора. Приходилось ли вам когда-либо работать с настолько большим набором данных, что он переполнял память вашего компьютера?

Также мы ознакомились с понятием генераторы и выяснили , что это синтаксический сахар , который облегчает создание итераторов. Как видите,

Функция-генератор. Оператор yield

результат полностью совпадает с первоначальным. То есть, мы заменили

выражение-генератор на функцию-генератор.

Хотя на консоль сообщение об этом не выводится, но генератор помнит о нём и больше работать не будет. То есть цикл for можно запускать только один раз, во второй раз не получится. Когда мы попытаемся вызвать next(gen) в пятый раз, генератор сотрёт из памяти последний элемент (число 16) и выдаст исключение StopIteration. В итераторе мы должны реализовать функцию __iter __() и __next __().

• Подобным образом с помощью генераторов можно создавать ряды случайных чисел, комбинаторные структуры, рекуррентные ряды, например, ряд Фибоначчи и другие последовательности.
• Затем Python возвращает значение и сохраняет состояние для последующего использования.
• Преимущество здесь, главным образом, в
  удобстве использования.
• Генераторы являются инструментом для вычисления элементов последовательностей “на лету” и позволяют избежать хранения всех элементов последовательности в памяти.

Если перефразировать, вы не будете расходовать память при использовании генератора. Ключевым моментом для понимания работы генераторов является то, при вызове yield функция не прекращает свою работу, а “замораживается” до очередной итерации, запускаемой функцией next(). Во многих современных языках программирования используют такие сущности как итераторы. Основное их назначение – это упрощение навигации по элементам объекта, который, как правило, представляет собой некоторую коллекцию (список, словарь и т.п.).

А теперь мы познакомимся с тем, что действительно является генератором – оператором yield. С использованием yield есть несколько тонкостей, но мы сначала рассмотрим общий синтаксис, а затем уже про эти тонкости расскажем. С помощью генераторов можно создать последовательность разных операций. Это более чистый способ разделения обязанностей между всеми компонентами и последующей интеграции их для получения нужного результата. В примере выше out вернет список со значениями, возведенными в квадрат.

Теперь, если вызвать функцию stop_iter(), она на самом деле не запускает код, расположенный внутри неё. Вместо этого функция stop_iter() возвращает объект-генератор, который будет работать, пока его перебирают. В таком случае выпадает ошибка StopIteration, которая говорит, что

следующий объект получить невозможно. Итератор — объект, который знает свое текущее состояние и может
вычислить следующее значение.