Что делает понимание генератора? Как это работает? Я не мог найти учебник по этому поводу.
Что делает понимание генератора? Как это работает? Я не мог найти учебник по этому поводу.
Ответы:
Вы понимаете состав списков? Если это так, выражение генератора похоже на понимание списка, но вместо того, чтобы находить все интересующие вас элементы и упаковывать их в список, оно ожидает и выводит каждый элемент из выражения один за другим.
>>> my_list = [1, 3, 5, 9, 2, 6]
>>> filtered_list = [item for item in my_list if item > 3]
>>> print(filtered_list)
[5, 9, 6]
>>> len(filtered_list)
3
>>> # compare to generator expression
...
>>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)
>>> print(filtered_gen) # notice it's a generator object
<generator object <genexpr> at 0x7f2ad75f89e0>
>>> len(filtered_gen) # So technically, it has no length
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'generator' has no len()
>>> # We extract each item out individually. We'll do it manually first.
...
>>> next(filtered_gen)
5
>>> next(filtered_gen)
9
>>> next(filtered_gen)
6
>>> next(filtered_gen) # Should be all out of items and give an error
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> # Yup, the generator is spent. No values for you!
...
>>> # Let's prove it gives the same results as our list comprehension
...
>>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)
>>> gen_to_list = list(filtered_gen)
>>> print(gen_to_list)
[5, 9, 6]
>>> filtered_list == gen_to_list
True
>>>
Поскольку выражение генератора должно выдавать только один элемент за раз, это может привести к значительной экономии использования памяти. Выражения генератора имеют наибольший смысл в сценариях, где вам нужно брать по одному элементу за раз, выполнять много вычислений на основе этого элемента, а затем переходить к следующему элементу. Если вам нужно более одного значения, вы также можете использовать выражение генератора и получать несколько значений за раз. Если вам нужны все значения до того, как ваша программа продолжится, используйте вместо этого понимание списка.
next(...)
вместо .__next__()
Python 3.
If you need more than one value, you can also use a generator expression and grab a few at a time
. Не могли бы вы привести пример такого использования? Спасибо.
Генераторное понимание - это ленивая версия понимания списка.
Это похоже на понимание списка, за исключением того, что оно возвращает итератор вместо списка, то есть объект с методом next (), который вернет следующий элемент.
Если вы не знакомы с пониманием списков, смотрите здесь, а генераторы смотрите здесь .
Понимание списка / генератора - это конструкция, которую вы можете использовать для создания нового списка / генератора из существующего.
Допустим, вы хотите создать список квадратов каждого числа от 1 до 10. Вы можете сделать это в Python:
>>> [x**2 for x in range(1,11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
здесь range(1,11)
генерирует список [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
, но range
функция не является генератором до Python 3.0, и поэтому конструкция, которую я использовал, представляет собой понимание списка.
Если бы я хотел создать генератор, который делает то же самое, я мог бы сделать это так:
>>> (x**2 for x in xrange(1,11))
<generator object at 0x7f0a79273488>
Однако в Python 3 range
есть генератор, поэтому результат зависит только от синтаксиса, который вы используете (квадратные или круглые скобки).
Понимание генераторов - это простой способ создания генераторов с определенной структурой. Допустим, вам нужен generator
A, который выводит один за другим все четные числа your_list
. Если вы создадите его с помощью стиля функции, это будет примерно так:
def allEvens( L ):
for number in L:
if number % 2 is 0:
yield number
evens = allEvens( yourList )
Вы можете добиться того же результата с помощью этого выражения понимания генератора:
evens = ( number for number in your_list if number % 2 == 0 )
В обоих случаях, когда вы звоните, next(evens)
вы получаете следующий четный номер your_list
.
Понимание генератора - это подход к созданию итераций, что-то вроде курсора, который перемещается по ресурсу. Если вы знаете курсор mysql или курсор mongodb, вы можете знать, что все фактические данные никогда не загружаются в память сразу, а по одному. Курсор перемещается вперед и назад, но в памяти всегда есть один элемент строки / списка.
Короче говоря, используя понимание генераторов, вы можете легко создавать курсоры в Python.
Другой пример понимания Генератора:
print 'Generator comprehensions'
def sq_num(n):
for num in (x**2 for x in range(n)):
yield num
for x in sq_num(10):
print x
Генераторы аналогичны только спискам, с незначительной разницей в том, что в списках мы получаем все необходимые числа или элементы списка за один раз, а в генераторах необходимые числа выдаются по одному. Поэтому для получения требуемых элементов мы должны использовать цикл for, чтобы получить все необходимые элементы.
#to get all the even numbers in given range
def allevens(n):
for x in range(2,n):
if x%2==0:
yield x
for x in allevens(10)
print(x)
#output
2
4
6
8