Курс Python → Поток данных в Python

Поток данных (или «стрим») в Python представляет собой структуру данных, которая может генерировать бесконечное количество элементов. Для создания потока данных используется генератор, который позволяет обрабатывать элементы последовательности по одному при необходимости, без необходимости хранить все элементы в памяти одновременно.

Одним из способов создания потока данных является использование генераторов в Python. Генератор — это функция, которая содержит ключевое слово «yield» и возвращает значение, не прерывая свое выполнение. При вызове генератора он возвращает итератор, который можно использовать для обхода элементов потока данных.

Пример создания генератора для потока данных:


def stream_generator():
    num = 1
    while True:
        yield num
        num += 1

В данном примере функция stream_generator() является генератором, который возвращает числа последовательно, начиная с 1. При обращении к этому генератору можно получить следующий элемент последовательности, не храня все элементы в памяти одновременно.

Использование потоков данных позволяет работать с бесконечными последовательностями данных эффективно и компактно. Это особенно полезно в случаях, когда необходимо обрабатывать большие объемы данных или когда требуется генерация элементов в реальном времени без затрат на хранение всех значений.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Переменные в Python: сокращение гласных
  2. Метод lt для сортировки объектов
  3. Метод add для класса Vector
  4. Преобразование строки в число
  5. Цикл for в Python
  6. Замена текста с помощью sub
  7. Метод __complex__ в Python
  8. Оператор «not» в Python
  9. Просмотр атрибутов и методов класса
  10. Перевернуть список в Python
  11. Преобразование регистра символов
  12. Работа с временем в Python
  13. Структура данных словарь в Python
  14. Удаление элемента из списка в Python
  15. Создание словаря и множества
  16. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  17. Хеши в Python
  18. Работа с аргументами командной строки
  19. Работа с байтовыми строками в Python
  20. Разделение строки на подстроки в Python
  21. Базовые объекты Python
  22. Экспорт данных в файл.
  23. Метод get для словаря
  24. *args и **kwargs в Python
  25. Тестирование времени с Freezegun
  26. Передача параметров в Python
  27. Поиск частых элементов в списке
  28. Работа со строками в Python
  29. Лямбда-функции в Python
  30. Перезагрузка оператора в Python
  31. Многострочные комментарии в Python
  32. Оптимизация памяти с __slots__
  33. Переопределение метода xor в Python
  34. Вакансии в Nebius
  35. Сохранение Unicode в JSON
  36. Список методов и атрибутов
  37. Руководство по Pymorphy2
  38. Импортирование в Python
  39. Работа с множествами в Python
  40. Тип CodeType в Python.
  41. Python Аргументы по умолчанию
  42. Преобразование текста в нижний регистр
  43. Обновление и получение данных в SQLite
  44. Вывод символов строки в Python
  45. Управление памятью в Python
  46. Python Ellipsis использование
  47. Работа с zip()

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию