Курс Python → Генераторы данных
Длинная инструкция:
Выражения-генераторы в Python представляют собой специальный синтаксис, который позволяет создавать объект-генераторы в более компактной форме, похожей на представление списка (list comprehension). Генераторы позволяют эффективно обрабатывать большие объемы данных, так как они не хранят все значения в памяти сразу, а генерируют их по мере необходимости.
Для создания выражения-генератора используется круглые скобки вместо квадратных, которые используются для представления списка. Например, выражение-генератор для фильтрации пустых строк из файла и удаления символа перехода на новую строку \n может выглядеть следующим образом:
gen = (line.strip() for line in open('file.txt') if line.strip())В приведенном примере мы используем выражение-генератор для итерации по строкам файла ‘file.txt’, удаляем лишние пробелы в начале и конце каждой строки с помощью метода strip() и фильтруем строки, оставляя только непустые. Таким образом, мы создаем объект-генератор gen, который будет генерировать очищенные строки из файла по мере необходимости.
Использование выражений-генераторов позволяет сделать код более читаемым и компактным, уменьшая количество временных переменных и циклов. Кроме того, генераторы позволяют экономить память, так как они не хранят все результаты вычислений в памяти, а генерируют их по запросу. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных.
Важно помнить, что выражения-генераторы могут быть использованы не только для фильтрации и преобразования данных, но и для создания бесконечных последовательностей, генерации случайных чисел и других задач. Они представляют мощный инструмент для работы с данными в Python, который стоит изучить и использовать в своих проектах.
Другие уроки курса "Python"
- Библиотека sh: использование команд bash в Python
- Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
- Удаление специальных символов
- Списковый компрехеншен.
- Преобразование чисел в восьмеричную строку
- Форматирование строк в Python
- Основные операции с библиотекой Numpy
- Распаковка аргументов в Python
- Добавление элемента в список.
- Курс Data Scientist в медицине
- Вложенные генераторы в Python
- Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
- Проверка индексов коллекции
- Поиск индекса элемента
- Генераторы данных
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Логирование с Logzero
- Работа с файлами и директориями в Python.
- Генераторы данных
- Функция rsplit() в Python
- Ускорение кода с помощью векторизации
- Операции с датами в Python
- Обработка исключений в Python
- Работа с Requests для HTTP-запросов
- Профилирование данных с Pandas.
- Управление IP-адресами через прокси
- Преобразование символов в нижний регистр
- Работа с JSON в Python
- Аннотации типов в Python
- Метод enumerate() в Python
- Функция zip() для объединения списков
- Monkey Patching в Python
- Объединение списков в Python
- Частичное применение функций в Python
- Оптимизация поиска в словарях
- Оператор continue в Python
- Применение функции к элементам списка
- Метод округления чисел
- Участие в сообществе @selectel
- Использование двоеточия в Python
- Создание именованных кортежей в Python
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- Удаление элемента по индексу
- Импорт модулей и пакетов в Python
- Передача аргументов через **arguments
- Получение текущей даты и времени с помощью datetime
