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"
- Загрузка постов Instagram
- Удаление эмодзи с помощью pandas
- Функции min(), max(), sum()
- Удаление файлов и папок в Python
- Расчет времени выполнения кода
- Операция += для списков
- Замена подстроки
- Проверка запуска скрипта или импорта модуля
- Работа с Enum в Python3.
- JSON-esque в Python
- Списковое включение в Python
- Объединение кортежей в Python
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Объединение словарей в Python
- Форматирование строк в Python
- Операции с датами в Python
- Установка Python3.7 и PIP
- Создание инструмента обнаружения плагиата
- Сравнение строк в Python
- Работа с датами в Python
- Статическая типизация в Python
- HTTP-запросы с библиотекой Requests
- Отправка HTTP-запросов в Python
- Возврат значений из генератора
- Метод join() для объединения элементов строки
- Сортировка HTML-элементов
- Перегрузка операторов в Python
- Разделение строки с помощью split()
- capitalize() — изменение регистра первого символа строки
- Оператор in в Python
- Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
- Основы работы с os
- Подсчет количества элементов в списке
- Типы возвращаемых значений в Python
- Декораторы классов
- Namedtuple в Python
- Итерация по итерируемым объектам
- Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
- Приоритет операций в Python
- Оператор объединения словарей
- Создание GUI с Tkinter: Entry
- Оператор in и not in в Python
- Создание .exe файла с pyinstaller
- Работа с PosixPath() в Python
