Генерация Случайных Данных В Python Руководство

С другой стороны, объекты-генераторы – это особые объекты-функции, которые между вызовами сохраняют свое состояние. В цикле for они ведут себя подобно итерируемым объектам, к которым относятся списки, словари, строки и др. Однако генераторы поддерживают метод __next__(), а значит являются разновидностью итераторов. Генераторы позволяют значительно упростить работу по конструированию итераторов. В предыдущих примерах, для построения итератора и работы с ним, мы создавали отдельный класс. Генератор – это функция, которая будучи вызванной в функции next() возвращает следующий объект согласно алгоритму ее работы.

Генераторы используются для создания итераторов, но с другим подходом. Генераторы – это простые функции, которые возвращают итеративный набор элементов, по одному, особым образом. Давайте посмотрим на версию вышеупомянутой проблемы для генератора и попытаемся понять, почему генераторы подходят для таких случаев использования с использованием конвейеров обработки. По этой причине генераторы часто используются в науке о данных и других контекстах, связанных с большими объемами данных. Другое преимущество состоит в том, что другой код может немедленно использовать значения, полученные генератором, не дожидаясь полной последовательности, которая будет произведена.

generator python это

Если не было представлено никакой умолчанию StopIteration приподнята. Generator expression (генераторное выражение) Упрощенный синтаксический способ создания генератора. В версии +py2.2, была возможность использовать генераторы при помощи импорта from __future__ import generators. Если вы хотите больше узнать о генераторах списков, множеств и словарей в Python, можете прочитать статью Эффективное использование генераторов списков (англ). 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()).

Следующая Функция

Помните , что вы можете перемещаться только по объектам , генерируемых генератором один раз. Если вы уже итерации по объектам в скрипте, любая дальнейшая попытка сделать это не даст None . Функция, возвращающая подвид итератора, https://deveducation.com/ генерирующий значения. Это вполне приемлемое решение, но будет ли этот подход работать, если файл окажется слишком большим? А что если файл окажется больше чем вся доступная память, которая есть в нашем распоряжении?

В следующих разделах статьи будут рассмотрены некоторые другие способы генерации случайного числа в Python. Довольно очевидно, что делает каждая строка, не правда ли? Корутина, или сопрограмма, — это как раз и есть та самая штука, о которой шепчутся программисты в переговорках офисов, обсуждая gevent, tornado и прочий eventlet. Более конкретно можно почитать в Википедии, а я, пожалуй, напишу о том, что корутины в таком вот виде чаще всего используют в Python для анализа потоков данных, реализуя кооперативную многозадачность. Но стоит ли громоздить классы, когда все, что нам нужно, — это перебирать элементы коллекции? Давай вспомним такую вещь, как списковые включения, или, если по-басурмански, list comprehensions.

Генераторы Списков В Python Для Начинающих

Создание же бесконечной последовательности стопроцентно потребует от нас использования генератора. Причина проста — ограниченность памяти нашего компьютера. 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.

Процесс напоминает создание лямбда-функций для создания анонимных функций. Отличие заключается в том, что вместо return используется инструкция yield. Она уведомляет интерпретатор Python о generator python это том, что это генератор, и возвращает итератор. Так как любой генератор может использоваться как итератор в цикле for, это так же можно использовать и для создания генератора по генератору.

Основное их назначение – это упрощение навигации по элементам объекта, который, как правило, представляет собой некоторую коллекцию (список, словарь и т.п.). Язык Python, в этом случае, не исключение и в нем тоже есть поддержка итераторов. Итератор представляет собой объект перечислитель, который для данного объекта выдает следующий элемент, либо бросает исключение, если элементов больше нет. Здесь же отметим преимущество итераторов как таковых перед контейнерными типами вроде списков.

В Python 2 следует использовать itertools.izip вместо этого. Здесь мы можем видеть , что все zip функции дают кортежи. Генератор выражение подобно список, словарь и набор постижений, но заключено в круглых скобках. Скобки не обязательно должны присутствовать, когда они используются в качестве единственного аргумента для вызова функции. Синтаксис next(iterator) по next(iterator).Если итератор заканчивается и передается значение по умолчанию, оно возвращается.

Генератор Списка

Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи. Ключевое слово yield служит как раз разделителем блоков кода, которые исполняет генератор на каждом обращении к нему, то есть на каждой итерации. Собственно, цикл вовсе не обязателен, можно просто написать несколько кусков кода в функции и разделить их оператором yield. Интерфейс все равно останется точнехонько тот же, итераторный.

В результате, мы последовательно будем получать вычисленные значения, не затрачивая дополнительной памяти на их хранение. Вот в этом и заключается преимущество таких функций с оператором yield. Фазы инициализации и завершения удобны для того, чтобы, скажем, открыть файл, содержимое которого будет порционно выдавать итератор, а потом своевременно этот файл закрыть. Декларативные генераторы такой возможности не имеют сами по себе, так что хотя бы ради этой гибкости стоит уметь писать генераторные функции. У декларативного подхода к описанию последовательностей много достоинств.

В этом примере в функции генератора есть цикл while, который вычисляет следующее значение Фибоначчи. Она является частью генератора и заменяет ключевое слово return. Когда программа доходит до yield, то функция переходит в состояние ожидания и продолжает работу с того же места при повторном вызове. Метод random.shuffle() используется для перемешивания данных списка или другой последовательности. Самый показательный пример использования — тасование карт.

Функция setstate() восстанавливает внутреннее состояние генератора и передает его состоянию объекта. Это значит, что вновь будет использован тот же параметр состояния state. Объект state может быть получен при помощи вызова функции getstate(). Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции.

  • Ключевое слово return — это финальная инструкция в функции.
  • С ее помощью можно создавать наборы значений по определенным правилам.
  • 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.
  • Данная функция будет работать точно также, как класс SimpleIterator из предыдущего примера.
  • Выражение-генератор — выражение в круглых скобках которое выдает создает на каждой итерации новый элемент по правилам.

Таким образом четыре последовательных вызова метода next() напечатают квадратные корни соответствующих элементов списка. Функция getstate() возвращает определенный объект, зафиксировав текущее внутреннее состояние генератора случайных данных. Данное состояние передается методу setstate() для восстановления полученного состояния в качестве текущего. Методы, которые содержит эта библиотека, позволяют генерировать списки с использованием улучшенных циклов. Например, с ее помощью можно легко создавать комбинации различных значений, как символьных, так и числовых.

Выражение Генератора

На самом деле, большая часть контекстов требует объект, который сгенерирует итератор, когда к нему применяется новая встроенная функция iter(). Для того, чтобы определенный пользователем класс (который имеет необходимый метод .next()) возвращал итератор, нужно всего лишь обеспечить возврат self методом __iter__(). Метод .next() может вызвать исключение StopIteration, если итерация логически завершилась. Другими словами, если потребуется создать свой итератор, может оказаться проще определить функцию с yield или воспользоваться выражением, чем создавать класс с методами __next__() и __iter__(). В некоторых источниках итератор рассматривается как частный случай итерируемого объекта, поскольку оба поддерживают операцию итерации, то есть обход циклом for.

Генератор Списка С Одиночным И Вложенным Условием If

Кроме того, вы будете экономить на памяти , потому что вместо загрузки всего списка вы итерация ( в приведенном выше примере), генератор позволяет Python использовать значения по мере необходимости. Если функции не обязательно нужно передавать список, вы можете сэкономить на символах (и улучшить читабельность), поместив выражение генератора в вызов функции. Скобки из вызова функции неявно делают ваше выражение выражением-генератором.

Они также могут быть использованы для рефакторинга обработки из циклов, что приводит к более чистому, разъединенному коду. Если вы хотите увидеть больше примеров, ознакомьтесь с Generator Tricks for Systems Programmers и Iterator Chains as Pythonic Data Processing Pipelines. Под капотом, каждый раз , когда вы звоните next() на генераторе, Python выполняет операторы в теле функции генератора , пока он не достигнет следующей yield заявление. В этот момент она возвращает аргумент yield команды, и запоминает место , где это произошло. Вызов next() еще раз возобновить выполнение с этого момента и продолжается до следующего yield заявления.

Генератор — это объект, который сразу при создании не вычисляет значения всех своих элементов. Но генератор, выдающий по одному элементы за раз и представляет собой этот бесконечный поток. Рассмотрим следующий пример реализации арифметической прогрессии с помощью класса итератора. Ключевое слово return — это финальная инструкция в функции.

Генератор списков не только более компактен, но также его эффективность выше. В некоторых случаях он оказывается в два раза быстрее, чем цикл for. Но в первом случае для создания списка а нам даже не нужен метод append.

Facebook Comments Box