generators

Время чтения: меньше 5 мин

Кратко

Генератор — это функция, которая умеет возвращать несколько значений по очереди, не храня в памяти весь набор значений.

Пример

Вернёмся к вашей реализации Range: у вас есть класс, который умеет возвращать следующее число в заданном диапазоне. В методе __next__ вы каждый раз высчитываете актуальное значение и возвращаете его пользователю. Формально это можно назвать генератором. Но в Python для создания генераторов используется особый, упрощенный синтаксис.

Давайте посмотрим, как тот же самый код будет выглядеть, если написать его с использованием генератора.

        
          
          def gen_range(stop_value):    stop_value = stop_value - 1    current = -1    while current < stop_value:        current += 1        yield current
          def gen_range(stop_value):
    stop_value = stop_value - 1
    current = -1
    while current < stop_value:
        current += 1
        yield current

Запустим код и убедимся в этом.

        
          
          for x in gen_range(3):    print(x)# 0# 1# 2
          for x in gen_range(3):
    print(x)
# 0
# 1
# 2

Как это работает

Работа генераторов построена на принципе запоминания контекста выполнения функции. Если не вдаваться в подробности работы Python-интерпретатора, то функция-генератор «запоминает», на каком месте она остановилась, и может продолжить своё выполнение после ключевого слова yield.

        
          
          def simple_generator():    yield 1    yield 2    return 3
          def simple_generator():
    yield 1
    yield 2
    return 3

Рассмотрим, как поведёт себя генератор с несколькими yield:

Изучая итераторы вы узнали, что доставать из него значения можно вручную с помощью метода next или циклом, а ещё неявно — в цикле. Генератор предоставляет те же возможности: любой генератор является итератором. В предыдущем примере вы воспользовались циклом, а сейчас, для разнообразия, достанем элементы вручную.

        
          
          gen = simple_generator()print(next(gen))print(next(gen))print(next(gen))
          gen = simple_generator()
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))

В результате вы увидите следующее:

        
          
          12Traceback (most recent call last):...StopIteration: 3
          1
2
Traceback (most recent call last):
...
StopIteration: 3

То есть функция действительно запоминает, где она остановилась после каждого вызова функции next.

Генераторы удобны и для создания генераторных выражений — generator expressions.

Особенно это полезно, если нужно сгенерировать много объектов, а память расходовать жалко. Код выглядит так:

        
          
          gen_exp = (x for x in range(100000))print(gen_exp)<generator object <genexpr> at 0x10c4496d0>
          gen_exp = (x for x in range(100000))
print(gen_exp)
<generator object <genexpr> at 0x10c4496d0>

Полезные ссылки