Такой способ создания генератора csv_gen является более лаконичным. Глядя на этот пример, вы можете предположить что csv_gen является списком. Для того чтобы заполнить этот список, csv_reader() открывает файл и загружает его содержимое в csv_gen. Затем программа перебирает список, увеличивая значение row_count для каждого следующего ряда. Теперь, когда вы имеете примерное представление о том, чем является генератор, у вас наверняка появилось желание увидеть как он работает.

Теперь, когда вы познакомились с простым примером использования генератора бесконечной последовательности, давайте рассмотрим более детально работу этого генератора. Приходилось ли вам когда-либо работать генераторы python с настолько большим набором данных, что он переполнял память вашего компьютера? Или быть может у вас была сложная функция, для которой нужно было бы сохранять внутреннее состояние при вызове?

Пример Использования Генератора

Обратите внимание, что приведенный выше результат не является значением. Чтобы получить реальное значение, воспользуйтесь итератором. Затем next() будет вызываться для объекта, чтобы получить следующее полученное значение. Но даже если не говорить о глобальных задачах, скрипты с применением генераторов — это способ избежать копирования данных в память. Генераторы позволяют экономить ресурсы компьютера и создавать красивый чистый код.

И наоборот, если изначально создавать элементы дорого, вы можете предпочесть сохранить сгенерированные элементы в списке, чтобы их можно было использовать повторно. Пример использования функции-генератора в Python может быть генерация бесконечной последовательности чисел Фибоначчи. Функция-генератор будет возвращать следующее число в последовательности каждый раз при вызове. Такой подход позволяет генерировать и обрабатывать числа Фибоначчи без необходимости хранить все значения в памяти. В этом примере мы определяем функцию-генератор, которая генерирует следующее число Фибоначчи при каждой итерации. Мы создаем объект-генератор, вызывая функцию-генератор, и затем используем его в цикле for для печати первых 10 чисел Фибоначчи.

• Как видите, результатом вычисления второго выражения является не список, а generator object — это объект-генератор.
• Остальные два случая работают одинаково — они завершают процесс итерации.
• Функция-генератор отличается от обычной функции тем, что вместо команды return в ней используется yield.
• Впрочем, Python умеет использовать ленивость итераторов и в декларативном коде.

Впрочем, Python умеет использовать ленивость итераторов и в декларативном коде. Чтобы функция возвращала объект-генератор, в ее теле должен быть оператор yield. Когда любая yield-содержащая функция вызывается, она возвращает объект типа generator, а не None или какой-нибудь другой тип данных через оператор return. Запомните, что выражения создающие списки возвращают списки, в то время как выражения генераторов возвращают генераторы. Генераторы работают одинаково, независимо от того, построены они на основе функции или выражения. Использование выражения позволяет вам задать простые генераторы одной строкой и также предполагает yield в конце каждой итерации.

Функция Генератора В Python

А если при этом функция была слишком маленькой, чтобы оправдать создание собственного класса? Во всех этих случаях вам придут на помощь генераторы Python и ключевое слово yield. 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).

интерпретатор доходит до ключевого слова return, выполнение функции полностью прекращается.

выполняться, пока i меньше или равно 10. Внутри цикла мы возвращаем (yield) значение i и увеличиваем его на единицу. Используя генератор списка, для заданного списка чисел сформировать новый список, в котором каждый элемент кратный числу 5. В примере продемонстрировано применение генератора списка для объектов, являющихся списками кортежами и множествами. Поскольку в функции greeting() содержится оператор yield, она является генераторной функцией.

Как только мы вызовем процедуру iterate, то все возрастающие числа будут выводиться бесконечно, ведь никакого завершения цикла мы не предусмотрели. Выполнение процедуры iterate никогда не завершится, поэтому и весь код после вызова не выполнится никогда. Использование генераторов позволяет сделать код более эффективным, удобным и лаконичным. Они находят свое применение во множестве сценариев, начиная от обработки больших объемов данных до реализации алгоритмов поиска и сортировки. Используйте генераторы в своем коде, чтобы улучшить его производительность и читаемость.

При первом вызове метода next() выполняется код функции с первой команды до yield. При втором next() и последующих до конца генератора — код со следующей после yield команды и до тех пор, пока yield не встретится снова. Особенностью функции-генератора в Python является то, что она возвращает несколько значений по требованию и при этом запоминает свое состояние между вызовами. Использование генераторного выражения позволяет гибко и эффективно работать с данными, упрощает код и уменьшает использование памяти. Они являются одним из мощных инструментов Python для работы с последовательностями значений.

Во время фаз инициализации и завершения удобно открывать файлы, содержимое которых будет порционно выдавать итератор, а потом своевременно этот файл закрыть. Декларативные генераторы такой возможности не имеют сами по себе, так что хотя бы ради этой гибкости стоит уметь писать генераторные функции. Здесь уже вызывающая сторона решает, когда и сколько элементов ей нужно.