Итерируемый объект, итератор и генератор в Python

Основная выгода применения yield заключается в экономии ресурсов, таких как оперативная память. Когда функция возвращает все значения сразу, она загружает все данные в память, что может стать проблемой при работе с большими объемами данных. В отличие от этого, yield возвращает значения по мере их запроса, что позволяет обрабатывать потоки данных или файлы без значительной нагрузки на систему. Этот подход особенно полезен в приложениях, где данные неизвестны заранее или поступают из удаленных источников. Генераторы с использованием yield – это мощный инструмент для оптимизации кода и работы с большими объемами данных. https://deveducation.com/ Они экономят память, ускоряют выполнение программ и делают код более лаконичным и понятным.

Чтобы стало понятно о чем идет речь, создадим генератор, считающий числа Фибоначчи:

• Фактически, он представляет собой объект, который является результатом вызова метода __iter__ итерируемого объекта.
• Как видите в этом случае возвращаются объекты генераторов, но не сами значения из этих генераторов.
• В строке yield from get_db_session(session_local) управление передается в вызывающий код и выполняется тест.
• Итератор, в свою очередь, это объект, по которому можно итерироваться.

Видим что gen_function имеет тип function и к генератор списков python тому же это еще и генераторная функция. При вызове gen_function() вернулся объект gen который является генератором. Асинхронные генераторы идеально подходят для работы с сетевыми запросами, так как они позволяют обрабатывать ответ от сервера по мере его поступления.

Ускорьте свой код: разбираемся с yield и генераторами в Python

В отличие от оператора return, который завершает выполнение функции и возвращает результат, yield позволяет возвращать результат без завершения работы. Это делает функции идеальными для ленивых вычислений, где нужно обрабатывать информацию шаг за шагом, а не всё сразу. “Под капотом” цикл for вызывает у генератора метод __iter__, который возвращает итератор и на каждой итерации цикла вызывается метод __next__ у полученного итератора. Один из наиболее распространенных случаев использования функций – это обработка больших файлов. Представьте, что вам нужно читать большой текстовый файл построчно и обрабатывать его информацию. Вместо того чтобы загружать весь файл в память, вы можете использовать генератор для построчного чтения и Программное обеспечение обработки файла.

Получение значений из генератора

Ключевое отличие yield from от yield в том что yield from взаимодействует с генератором, запускает его, передает и получает данные из него, а yield просто возвращает объект. Генераторы играют важную роль в асинхронном программировании, особенно когда необходимо работать с задачами, которые могут быть приостановлены и возобновлены в любой момент времени. В Python асинхронные функции, используя yield, позволяют приостанавливать выполнение функций и продолжать их позже, что делает их полезными для управления асинхронными потоками данных. Поскольку информация генерируется только по мере необходимости, код не выполняет лишних операций, что делает его более быстрым и эффективным. Это особенно заметно при работе с большими массивами данных, где использование функций позволяет избежать создания временных структур, таких как списки или множества.

По сути, итерируемыми объектами являтся все объекты, от которых встроенная функция iter() может получить оператор. В языке программирования Python итерируемый объект, итератор и генератор — это разные понятия, которые, к тому же, вызывают большое количество вопросов у начинающих разработчиков. В этой статье мы рассмотрим, чем они отличаются, как реализованы и как используются на практике.

Использование функций становится неотъемлемой частью разработки на Python, позволяя решать задачи более эффективно, особенно в условиях ограниченных ресурсов или при работе с большими потоками данных. Асинхронные функции в Python позволяют эффективно работать с большими файлами, не загружая их целиком в память. При построчном или поблочном чтении файла с помощью асинхронных генераторов программа не блокирует выполнение, что даёт возможность продолжать обработку данных или другие задачи. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных или сетевыми ресурсами, где традиционные методы могут вызывать задержки или потреблять много памяти. Когда в генераторе больше нет значений или генератор встречает return, то выбрасывается исключение StopIteration. Генератор отдал три значения, а на четвертый вызов next цикл while внутри генератора завершился, в генераторе больше не осталось значений и выбросилось исключение StopIteration.

Генератор – это особый вид итератора – объекта, который отдает значения по одному за раз. Любая функция содержащая yield является генераторной функцией. При вызове генераторная функция возвращает генератор-итератор или просто генератор. Генераторная функция и генератор – это разные объекты, хотя и связанные друг с другом. Асинхронные генераторы помогают значительно повысить производительность при работе с большими объемами данных. Вместо того чтобы загружать все данные в память сразу, функция возвращает их по мере необходимости.

Это предотвращает блокировку программы, давая возможность выполнять другие операции, пока ожидается ответ от удаленного сервера. Еще одно полезное применение функций – это работа с бесконечными последовательностями. Генераторы идеально подходят для создания таких последовательностей, как генераторы случайных чисел или вычисления чисел Фибоначчи. В этих случаях использование функций позволяет эффективно работать с теоретически бесконечными последовательностями, не загружая их в память целиком.

Вызов next и send(None) эквивалентны и приводят к одному и тому же результату. Обратите внимание на скобки при создании генераторного выражения. Если бы мы использовали квадратные, то это было бы уже не генераторное выражение, а list comprehension и переменная gen была бы уже не генератором, а обычным списком. При этом стоит учитывать, что генераторные выражения — это в первую очередь выражения, со всеми вытекающими ограничениями.

Использование генераторов предоставляет несколько ключевых преимуществ. Так как значения генерируются по одному, не нужно хранить все элементы коллекции в оперативной памяти. Это особенно важно при обработке больших файлов или наборов данных. При этом он сам реализует метод __iter__ из-за чего сам является итерируемым объектом.

Это позволяет эффективно обрабатывать данные без блокировки программы. Так же как и итератор, генератор не хранит все значения, а вычисляет их “на лету”. Когда мы запрашиваем значение из генератора выполняется тело генератора до ключевого слова yield.

Генераторы используются и при написании тестов с использованием библиотеки pytest. Собственно мы только что реализовали контекстный менеджер из библиотеки contextlib. Если мы не будем указывать return, то в атрибуте value исключения StopIteration будет находится значение None.

Рассмотрим использование генератора для создания контекстного менеджера. Как правило контекстный менеджер применяется в блоке with и используется когда нужно выполнить какую-то работу до входа в блок with и при выходе из него. В примере ниже происходит открытие файла до входа в блок with и закрытие файла при выходе из блока with. Встретив return генератор выбрасывает исключение StopIteration, а возвращенное значение записывается в объект StopIteration в атрибут value. Теперь при четвертом вызове next отловим исключение StopIteration и выведем значение, которое хранится в атрибуте value этого исключения. Как видите в этом случае возвращаются объекты генераторов, но не сами значения из этих генераторов.