За генераторами и итераторами стоит концепция ленивой фабрики. Это означает, что, пока вы не запросите у них значение, они простаивают. Когда вы запрашиваете значение, они вам его выдают, после чего снова становятся бездействующим. Это хороший подход для работы с большим количеством данных.
Выражения-генераторы очень лаконичны, но они не такие гибкие, как функции-генераторы. Функции-генераторы гибкие, но если вам нужно добавить дополнительные методы или атрибуты к объекту-итератору, то, скорее всего, придется перейти на использование класса-итератора. Если в не знакомы со представлениыем-списков, рекомендую прочитать об этом статью. В этой статье описывается путь от цикла for к list comprehensions. Выражения-генераторы — это синтаксис, похожий на синтаксис представления списка (list comprehension), который позволяет нам создать объект-генератор.
Создадим класс, объект которого будет итератором, выдающим определенное количество единиц, которое пользователь задает при создании объекта. Такой класс будет содержать конструктор, принимающий на вход количество единиц и метод __next__(), без него экземпляры данного класса не будут итераторами. Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора. Мы создадим его с помощью генераторного выражения (оно отличается от генератора списка только круглыми скобками). Как видите, результатом вычисления второго выражения является не список, а generator object — это объект-генератор. С его помощью мы откладываем вычисление элементов последовательности до появления необходимости в них.
Читайте далее про особенности работы генераторов в языке Python, которые обеспечивают разработчика возможностью оптимального использования ресурсов. Генераторные выражения — это упрощённый вариант функций-генераторов, также создающих генераторы. Теперь посмотрим, как можно применить его для обработки большого файла. Когда мы попытаемся вызвать next(gen) в пятый раз, генератор сотрёт из памяти последний элемент (число 16) и выдаст исключение StopIteration.

Оно позволяет сделать функцию генератором данных, который может возвращать несколько значений в процессе своей работы. Простейший генератор состоит из функции, в которой присутствует оператор yield. Метод __iter__ позволяет использовать итератор в конструкции for … Этих двух методов достаточно,

Что такое генератор и как он работает?

чтобы класс удовлетворял протоколу итератора. Метод __next__ может возвращать любое значение и в принципе делать что угодно.
Я бы рекомендовал использовать функции-генераторы так же, как использование цикла for для добавления данных в список. Везде, где требуется метод append, вы зачастую увидите оператор yield вместо него. В нашем примере при четвертом вызове функции next() будет выброшено исключение StopIteration. yield python что это Генератор – это функция, которая возвращает объект итератора. Она выглядит как обычная функция, за исключением того, что она содержит выражение yield для создания серии значений, которые можно использовать в цикле for … In или которые можно извлечь по одному с помощью функции next().

Давайте посмотрим, как создается

Генераторы: простой способ создания итератора

такая последовательность значений при
помощи генератора. Список — это последовательность элементов, поэтому его нужно обойти ровно один раз. А иногда даже не требуется доходить до конца списка — например, если мы ищем один конкретный элемент. Тут важно вспомнить, что map и filter не порождают списки сами по себе, а вместо этого порождают новые итераторы на основе итераторов-аргументов.

Функции генератора похожи на обычные функции, за исключением того, что они имеют один или более yield заявления в своем теле. Такие функции не могут return любые значения (однако пустое return s разрешены , если вы хотите , чтобы остановить генератор https://deveducation.com/ рано). Если функции не обязательно нужно передавать список, вы можете сэкономить на символах (и улучшить читабельность), поместив выражение генератора в вызов функции. Скобки из вызова функции неявно делают ваше выражение выражением-генератором.

Генераторные выражения

В примере a_set — это итерируемый объект (множество), а b_iterator — итератор. Итератор вызывает следующее значение, когда вы вызываете для него метод next(). Объект, использующий метод __next__(), в конечном счете является итератором. Обратите внимание , что в Python 2 объекты генератор имел .next() методы , которые могут быть использованы для перебора значений , полученных в результате вручную. В Python 3 этот метод был заменен .__next__() стандартом для всех итераторов.

Например, генератор списка может быть использован в качестве аргумента функции, которая принимает список, что позволяет избежать создания нового списка перед вызовом функции. Генераторы — это специальные функции, которые позволяют создавать итераторы, то есть объекты, по которым можно проходить в цикле. То есть, она обеспечивает next() метод ( __next__() в Python 3.x), который используется для пошагового ее выполнения, и его __iter__ метод возвращает себя. Это означает, что генератор может использоваться в любой языковой конструкции, которая поддерживает универсальные итерируемые объекты. Когда

Используя генератор, чтобы найти числа Фибоначчи

интерпретатор доходит до ключевого

• Подробнее об yield и return можно прочитать в статье «Сравнение операторов yield и return в Python (с примерами)».
• Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел.
• То есть цикл for можно запускать только один раз, во второй раз не получится.
• В Python 2 следует использовать itertools.izip вместо этого.

слова return, выполнение функции полностью

Преимущества использования генераторов

прекращается. Но когда он доходит до
ключевого слова yield, программа

приостанавливает выполнение функции

Вывод всех значений из другого итерируемого

и возвращает значение в итерируемый
объект.