Просто о сложном генераторы в Python Medium

Именно из-за этого наивного мифа в итоге для http2 есть только nghttp2, после взгляда на которую было решено, что легче будет написать с нуля. И так Визуальное программирование как это С++, то перед тем как приступать к коду нужно решить главную проблему – как будут подключать вашу библиотеку. Но одного его недостаточно для подключения библиотеки с такими зависимостями как openssl (порой поражаешься, насколько сложной в подключении можно сделать библиотеку из кучки .c файлов) и boost.

Представление бесконечного потока данных.

Оно похоже на абстракцию списков, но вместо создания списка оно создает объект-генератор, который можно итерировать https://deveducation.com/ для получения значений. Генератор в Python — это функция, возвращающая итератор, который при итерации генерирует последовательность значений. Генераторы полезны, когда нам нужно получить большую последовательность значений, но мы не хотим хранить их все в памяти сразу.

Пример 2: Функция Генератора в Python

Во втором примере функция-генератор используется для создания итератора, который генерирует каждое значение по мере необходимости, вместо того чтобы создавать и хранить список значений в памяти, как в первом примере. Это может быть гораздо более эффективным способом работы с большими наборами данных или вычислениями, которые возможно не нужно хранить в памяти все сразу. Здесь ключевое слово yield используется для возврата генератор списков python значения из генератора.

Эффективность использования памяти.

• Эти объекты-итераторы могут использоваться для генерации последовательности значений на лету, вместо того чтобы вычислять их все сразу и хранить в списке.
• Но одного его недостаточно для подключения библиотеки с такими зависимостями как openssl (порой поражаешься, насколько сложной в подключении можно сделать библиотеку из кучки .c файлов) и boost.
• Синтаксис функции-генератора в Python похож на обычную функцию, но с добавлением оператора yield.
• Здесь мы создали объект генератора, который при итерации будет подносить к квадрату каждое число из последовательности от 0 до 4.
• Предположим, у нас есть генератор, который генерирует последовательность чисел Фибоначчи.
• Функция-генератор возвращает объект-генератор, с которым можно итерироваться.

Функции-генераторы в Python – это особый тип функций, который позволяет нам возвращать объект-итератор. Функция-генератор возвращает объект-генератор, с которым можно итерироваться. С другой стороны, обычные функции возвращают значение и затем завершаются. Как видно, мы считываем все содержимое файла в переменную и возвращаем ее из нашей функции read_file. Если размер нашего файла будет больше, чем размер нашей оперативной памяти компьютера, то содержимое файла не будет выведено, а вместо этого мы получим MemoryError в консоли.

В основном коде мы создаем генератор для числа 100 — максимальное число после которого будет вызвано исключение StopIteration. Далее мы обращаемся к генератору и выводим первое число с помощью метода next(). После этого мы уже обращаемся к генератору вызывая метод send, в котором передаем случайное число от 1 до 5.

Использование генераторов в подобных случаях не требует использования большого количества памяти и является более предпочтительным вариантом, поскольку отдает только один элемент за раз. Вы даже можете сочетать генераторы с потоками для асинхронного выполнения кода, что позволяет выполнять несколько процессов одновременно и дополнительно улучшать производительность вашего кода. Используя продвинутые техники, описанные ниже, вы можете манипулировать и оптимизировать вывод функций-генераторов в вашем коде. Во время обработки цикла (co_await updates.next()) если апдейт был командой (сообщением /send_cat), то вместо того чтобы разбудить корутину ожидающую Update, вызывается обработчик команды. Преимущества использования функций-генераторов включают в себя повышение эффективности производительности, лучшее управление памятью и возможность обработки больших и бесконечных наборов данных. Команды это важная часть телеграм бота, каждый бот (по негласной конвенции) должен поддерживать команду /start и вот как добавление команд выглядит в tgbm (это тот же самый бот, но с командой send_cat отправляющей фото кота).

Безусловно, в данном коде присутствует избыточное количество итераторов, можно было обойтись и меньшим, но для нашего примера с конвейерами данных я считаю, что чем больше генераторов — тем лучше. Первым делом мы определяем генератор, который считывает по одной линии из нашего файла и возвращает линию в основную программу. Далее мы создаем второй генератор rows_list, которые получает считанную первым генератором строку из файла и разбивает её по запятым, возвращая каждую итерацию новый список с данными из текущей строки.

Есть несколько причин, по которым генераторы являются полезной конструкцией в Python.

Другой пример генераторной функции – функция string_generator(), которая принимает строку в качестве входных данных и возвращает каждый символ строки по одному, используя оператор yield. Генераторное выражение создает объект генератора, который при итерации выдает значения выражения для каждого элемента в итераторе по одному за раз. В этом примере мы создаем функцию-генератор, которая создает несколько потоков с использованием модуля Thread в Python. Функция countdown выполняется в каждом созданном потоке, асинхронно обратно отсчитывая от указанного значения. Используя функции-генераторы и потоки вместе, мы можем создать более эффективный и производительный код, который использует несколько процессоров одновременно. Функция-генератор string_generator() создает новый объект-генератор, который по одному символу за раз генерирует из входной строки.

Предположим, у нас есть генератор, который генерирует последовательность чисел Фибоначчи. Эта функция-генератор также принимает на вход список чисел и генерирует их квадраты в качестве выходных данных. Конечно, всякие операции с чтением больших данных из CSV лучше делать с помощью библиотеки Pandas, но для практики мы сделаем это с помощью генераторов.

В том, что генераторы намного разумнее и щадяще относятся к памяти мы наглядно убедились ранее. Если же объем данных не велик, а приоритетным является быстродействие — то от генераторов лучше отказаться. Обычная функция, возвращающая последовательность, создает всю последовательность в памяти, прежде чем вернуть результат. Это проблема, когда количество элементов в последовательности огромное. Эта функция принимает список чисел в качестве входных данных и возвращает список их квадратов.

Оператор yield используется для временной остановки выполнения функции и возврата текущего символа перед возобновлением выполнения. Она использует ключевое слово yield для возврата значения и временной приостановки выполнения функции. Синтаксис функции-генератора в Python похож на обычную функцию, но с добавлением оператора yield. В Python генераторное выражение — это лаконичный способ создания объекта генератора.

Когда вызывается генератор, его тело (код) не выполняется сразу же. Вместо этого возвращается объект генератора, который можно итерировать для получения значений. В примере функция-генератор производит бесконечную последовательность значений. Однако ключевое слово yield позволяет функции производить значения по требованию, а клиентский код может потреблять эти значения по одному, не сохраняя всю последовательность в памяти. В этом примере генераторная функция count_up_to() генерирует последовательность чисел от 1 до заданного значения n.