Курс Python → Поток данных в Python
Поток данных (или «стрим») в Python представляет собой структуру данных, которая может генерировать бесконечное количество элементов. Для создания потока данных используется генератор, который позволяет обрабатывать элементы последовательности по одному при необходимости, без необходимости хранить все элементы в памяти одновременно.
Одним из способов создания потока данных является использование генераторов в Python. Генератор — это функция, которая содержит ключевое слово «yield» и возвращает значение, не прерывая свое выполнение. При вызове генератора он возвращает итератор, который можно использовать для обхода элементов потока данных.
Пример создания генератора для потока данных:
def stream_generator():
num = 1
while True:
yield num
num += 1
В данном примере функция stream_generator() является генератором, который возвращает числа последовательно, начиная с 1. При обращении к этому генератору можно получить следующий элемент последовательности, не храня все элементы в памяти одновременно.
Использование потоков данных позволяет работать с бесконечными последовательностями данных эффективно и компактно. Это особенно полезно в случаях, когда необходимо обрабатывать большие объемы данных или когда требуется генерация элементов в реальном времени без затрат на хранение всех значений.
Другие уроки курса "Python"
- Функция reduce() в Python
- Удаление ссылок в Python
- Повторение и перенос строки
- Метод count() для списков
- Перевод эмодзи и эмотиконов.
- Использование модуля math
- Извлечение аудио из видео
- Операция += для списков
- Объединение словарей в Python
- Операторы сравнения в Python
- Определение объема памяти объекта
- Функции map() и reduce() в Python
- Определение индекса элемента списка
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Извлечение данных из JSON
- Атрибуты массивов в Numpy
- Метод ne для сравнения объектов
- Python UserString — создание подклассов строк
- Имена объектов в Python
- Работа с множествами в Python
- Модуль math: константы π и e
- Создание и удаление объектов
- Сравнение строк в Python
- Профилирование данных с Pandas.
- Метод Self в Python
- Получение текущего времени в Python
- История Python
- Использование *args
- Фильтрация входных данных в Python
- PEP-401: оператор
- Создание функций с произвольным количеством аргументов
- Капитализация строк
- Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
- %pinfo: получение информации об объекте
- Работа со списками
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Измерение времени выполнения кода
- Переопределение метода sub
- Создание циклической ссылки
- Генераторы в Python
- Удаление файлов с shutil.os.remove()
- Оптимизация сравнения в Python
- Инверсия списка/строки в Python
- Вывод баннеров
- Создание генераторов в Python
- Улучшение читаемости кода в Python
- Поиск элементов BeautifulSoup
