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"
- Комплексные числа в Python
- Использование модуля __future__
- Форматирование вывода списков
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Регистрация на курсы SF Education
- Работа с датами в Python
- Извлечение аудио из видео
- Генераторы и сеты в Python
- Работа с изменяемыми коллекциями
- Методы HTTP запросов в Flask
- Объединение списков с использованием itertools.chain
- Установка Python3.7 и PIP
- Big O оптимизация
- Частичное совпадение пользовательского ввода в Python 3.10
- Импорт с альтернативным именем
- Объединение словарей в Python 3.5+
- Работа с timedelta в Python
- F-строки в Python
- Измерение времени выполнения в Python
- Форматирование строк в Python.
- Декодирование байтов в строку
- Функциональное программирование в Python
- Создание генераторов
- Нахождение отличий в списках
- Управление User-Agent в Python
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Структуры данных в Python
- Работа с функцией next() в Python
- Python Менеджер контекста
- Установка и загрузка Instaloader
- Генерация UUID в Python
- Ускорение кода с помощью векторизации
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Метод matmul для умножения матриц
- Проверка версии Python
- Глобальные переменные в Python
- Оператор «or» в Python
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
- Замыкания в Python
- Оператор walrus в Python
- Проверка файла .py на синтаксис.
- Создание и использование ChainMap
- Приближение чисел в Python
- Возврат нескольких значений
- Изменение логики работы с временем
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Оператор continue в Python
