Курс Python → Генераторы в Python
Генератор в Python представляет собой специальный тип итератора, который отличается от обычных итераторов тем, что использует ленивые вычисления. Это означает, что значения генерируются только в момент обращения к ним, а не заранее. Такой подход позволяет экономить память и улучшить производительность программы.
Классическая концепция генераторов в информатике была заимствована из языка Haskell и стала популярной во многих других языках программирования, включая Python. Основная идея генераторов заключается в том, что они следуют принципу «вызов-по-необходимости», то есть значения генерируются только при необходимости и не занимают лишнюю память.
Использование генераторов в Python позволяет создавать эффективные итерируемые объекты, которые обрабатывают данные по мере необходимости. Вместо того чтобы сразу вычислять и сохранять все значения, генератор «генерирует» их по мере выполнения итераций. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных или при необходимости оптимизировать использование памяти.
def square_numbers(n):
for i in range(n):
yield i ** 2
# Пример использования генератора
numbers = square_numbers(5)
for num in numbers:
print(num)
В приведенном примере показано создание генератора, который генерирует квадраты чисел от 0 до n. При обращении к генератору значение не вычисляется заранее, а генерируется только при выполнении итерации. Это позволяет эффективно использовать память и улучшить производительность программы.
Другие уроки курса "Python"
- Декораторы в Python
- Конкатенация строк с помощью join()
- Codecademy в Telegram
- Векторизация в Python с NumPy.
- Удаление элементов из списка в Python
- Извлечение данных из JSON
- Метод __call__ в Python
- Перегрузка операторов в Python
- Обмен данными с asyncio.Queue
- Работа со слайсами
- Получение имени функции с помощью inspect
- Изменение списка срезом
- Метод Enumerate() для списков
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Разделение строки с регулярными выражениями
- Python Enumerate
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Асинхронное программирование с asyncio
- Переменная Шредингера
- Работа с пользовательским вводом
- Установка и загрузка Instaloader
- Оптимизация поиска в словарях
- Установка и использование Telegram API в Python
- Объединение словарей в Python
- Преобразование чисел в слова
- Оператор «not» в Python
- Генераторы в Python
- Проекты на Python
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Транспонирование матрицы в Python
- Добавление Progressbar в Python
- Преобразование регистра символов
- Форматирование объектов с модулем pprint
- Скрытие вывода данных
- Оптимизация памяти с __slots__
- Создание новых списков
- Перебор элементов списка в Python
- Итераторы с потерямиZIP
- Конкатенация списков в Python
- Работа с датой и временем в Python
- Сравнение def и lambda-функций
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Именование столбцов в Python с pandas
- Работа с массивами в Python
