Курс Python → Генераторы в Python
Генераторы (generators) — это мощный инструмент в Python, который позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, не загружая всю информацию в память. Вместо того, чтобы хранить все значения в списке или кортеже, генератор поочередно возвращает элементы, когда они запрашиваются. Это особенно полезно, когда вам необходимо обработать большой объем данных по частям или когда вы не знаете заранее, сколько элементов будет обрабатываться.
Для создания генератора в Python используется ключевое слово yield. Когда функция содержит yield, она становится генератором, который можно вызывать итеративно. В примере выше мы создали генератор square_numbers, который возвращает квадраты чисел из переданного списка. При каждом вызове генератора он возвращает следующее значение, а не все значения сразу.
def square_numbers(nums):
for num in nums:
yield num**2
my_nums = [1, 2, 3, 4, 5]
my_generator = square_numbers(my_nums)
for num in my_generator:
print(num)
Как видно из приведенного кода, мы можем использовать генераторы в циклах, чтобы поочередно получать значения. Это позволяет экономить память и ресурсы компьютера, так как не нужно хранить все значения в памяти одновременно. Генераторы также удобны для работы с потоками данных, обработки файлов построчно и других задач, где требуется эффективное использование памяти.
Использование генераторов в Python помогает улучшить производительность программы и сделать код более читаемым и компактным. Вместо создания итераторов или временных списков, можно использовать генераторы для удобной обработки данных. Помните, что генераторы могут быть бесконечными, что позволяет обрабатывать поток данных без ограничений по объему.
Другие уроки курса "Python"
- Функции range() в Python
- Оператор in в Python
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Сохранение и загрузка модели в PyTorch
- Метаклассы в Python
- ChainMap избыточные ключи
- Создание списков в Python
- Отладка в командной строке
- Однострочники Python
- Метод clear для коллекций
- Использование двоеточия в Python
- UserList в Python: Описание и примеры использования
- Принципы программирования
- Преобразование вложенного списка
- Приоритет операций в Python
- Метод append() для списка
- Измерение времени выполнения в Python
- Работа с библиотекой xkcd
- Проверка вхождения подстроки
- Декоратор Ajax required
- Сортировка в Python
- Ввод нескольких значений
- Генерация случайных чисел в Python
- Преобразование в float
- Удаление файлов с shutil.os.remove()
- Эффективная конкатенация строк в Python
- Возведение в квадрат с помощью itertools
- Библиотека itertools: объединение списков
- Метод ipow для возведения в степень
- Функции map, filter, reduce
- Обмен данными с asyncio.Queue
- ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
- Сортировка данных с лямбда-функциями
- Освоение Python
- Работа с модулем bisect
- Установка переменной среды в Python
- Python: отличительная особенность — отступы
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
- Поиск частых элементов в списке
- Печать календаря в Python
- Определение относительного пути
- Определение имен функций
- Проекты на Python
- Отладчик pdb: начало работы
