Генератор yield в Python: функции и примеры

Значение выражения yield после возобновления зависит от метода, который возобновил выполнение. Если используется метод generator.__next__() (обычно через for … in или функцию next()), то результат отсутствует. В противном случае, если используется метод generator.send(), то результатом будет значение, переданное этому методу. В этом примере функция-генератор even_numbers() принимает параметр maximum, указывающий максимальное количество четных чисел, которое нужно сгенерировать. Функция использует цикл while для итерации от 0 до maximum и использует оператор if для проверки, является ли текущий номер четным. Функция будет продолжать генерировать четные числа до тех пор, пока не достигнет предела maximum, https://deveducation.com/ или пока метод итератора __next__() больше не будет вызываться.

Код #1: Демонстрация работы yield

Return всегда является последней инструкцией при вызове функции, в то время как yield временно приостанавливает исполнение, сохраняет состояние и затем может продолжить работу позже. Ключевое слово ‘yield’ является одним из основных инструментов в Python, позволяющих создавать генераторы. Генераторы – это функции, которые могут остановить свое выполнение на определенном шаге и затем возобновить его с этого места при генератор списков python следующем вызове. Этот код создает генератор, который разбивает входной текст на слова и возвращает их по одному.

• Объект, возвращаемый генераторной инструкцией, может быть присвоен переменной (это мы сделали на 7 строке кода?).
• При обычном использовании метод вызывается с единственным экземпляром исключения, аналогично тому, как используется ключевое слово raise.
• Разница между yield и оператором return заключается в том, что при достижении выхода, состояние выполнения генератора приостанавливается и локальные переменные сохраняются.
• ‘yield’ – мощный инструмент в Python, позволяющий создавать генераторы и работать с большими объемами данных эффективно.

Пример: Функция-Генератор, Которая Производит Значения в Геометрической Последовательности

Если в генераторе используется выражение yield from , то он обрабатывает предоставленное выражение как другой итератор. Все значения, выданные этим под-итератором, передаются непосредственно вызывающей стороне текущего генератора. Генераторы — это функции, которые можно приостанавливать ивозобновлять во время их выполнения, при этом они возвращают объект,который можно Методология программирования итерировать.

Проверка является ли переменная строковой в Python

Если генератор выдает значение, то возникает ошибка RuntimeError. Если генератор вызывает любое другое исключение, оно передается вызывающему объекту. Метод generator.close() ничего не делает, если генератор уже вышел из-за исключения или нормального выхода..

Далее мы использовали функцию next() для получения значений из генератора по одному. Когда функция содержит оператор yield, она становится генератором. Каждый раз, когда генератор вызывается, он возвращает следующее значение из серии значений, которые он генерирует. Генераторы позволяют эффективно работать с большими объемами данных или бесконечными последовательностями. Функции-генераторы так же могут включать инструкцию return, которая завершает генерацию значений, возбуждая исключение StopIteration после выполнения обычного выхода из функции.

Синтаксически генераторные выражения похожи на списковые включения, но только помещаются в круглые скобки. Главное отличие от спискового включения — это то, что будет храниться в памяти после выполнения. За счет приостановки выполнения мы можем сэкономить пространство памяти и распределить время вычислений. Функции-генераторы в Python – это особый тип функций, который позволяет нам возвращать объект-итератор.

В приведенном выше примере мы создаем генератор ‘generator()’, который возвращает три значения, используя оператор ‘yield’. Мы создаем объект генератора с помощью вызова функции ‘generator()’, а затем используем функцию ‘next()’ для получения каждого значения последовательно. Выражение yield предоставляют удобный способ реализации протокола итератора, который технически, представляет из себя объект генератора. Это выражение используется в теле функции и приводит к тому, что функция становится генератором.

В зависимости от конкретной ситуации существует множество различных вариантов использования yield. Во многих наших проектах мы использовали генерацию случайных чисел или выбор случайного элемента из одного набора. Во многих языках программирования для этого чаще всего используется модуль random.

По сути генератор ведет себя как итератор, что позволяет использовать его в цикле for. 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().

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. 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 обработки файла. Это позволяет работать с файлами, которые могут быть слишком большими для стандартных методов обработки, не перегружая память.

Когда функция send() вызывается для запуска генератора, она должна вызываться с параметром None в качестве аргумента, потому что нет выражения yield, которое могло бы получить значение. Дальше простейший пример функции генератора Python, которая определяет следующее значение в последовательности Фибоначчи. Можно достичь эффекта генераторов вручную, написав свой собственный класс и сохранив все локальные переменные генератора в качестве переменных экземпляра. Например вернуть список целых чисел можно, установив self.count в 0, а метод __next__() увеличит self.count и вернет его. Однако для умеренно сложного генератора написание соответствующего класса может быть намного сложнее. При использовании этой функции нужно помнить, что компьютеры возвращают искусственно сгенерированные псевдослучайные числа.

Yield — это ключевое слово в языке Python, используемое для создания генераторов. Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS. Эта функция принимает список чисел в качестве входных данных и возвращает список их квадратов. Допустим, у нас есть функция, которая возвращает список случайных чисел.

Один из самых популярных примеров использования функции генератора — чтение большого текстового файла. Yield – это лишь одно из многих полезных средств языка Python, которое может быть без проблем заменено обычным возвратом из функции с помощью return. Оно добавлено в язык, чтобы оптимизировать производительность программы, упростить код и его отладку и дать программистам возможность применять необычные решения в специализированных проектах. В этой статье вы научитесь создавать и использовать функции и выражения генераторов в Python.

Пока все это голословно, но не беспокойтесь, скоро все прояснится. Переходим ко второй конструкции, которая позволяет отложить выполнение операций. Создадим функцию, которая будет вычислять квадраты чисел от 0 до N.

По-настоящему случайные числа называются истинными и встречаются только в природе. Для обеспечения обратной совместимости поддерживается вторая подпись в соответствии с соглашением, принятым в более старых версиях Python. Аргумент type должен быть классом исключений, а value – экземпляром исключения. Если значение не указано, то вызывается конструктор type для получения экземпляра.