Итераторы и простые генераторы Python


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Ключевое слова yield и генераторы в Python

Для создания генераторов в Python используют ключевое слово yield . Генератор представляет собой коллекцию, которая производит элементы во время выполнения и может повторяться только один раз. Используя генераторы вы можете улучшить производительность своего приложения и потреблять меньше памяти в сравнении с обычными коллекциями.

В статье поясняется, как использовать и в каких случаях использовать генераторы в своем коде и то как они работают. Начнем с того что рассмотрим разницу между генератором и списком, а затем рассмотрим возможность использования yield .

Отличия генераторов и списков.

Давайте на практике разберемся в отличии списков от генераторов. Для начала создадим список: Как и ожидается тип переменной simple_list является список и перебор элементов выводит ожидаемый результат.

Давайте теперь выполним ту же операцию, но теперь используем генератор: Обратите внимание на то, что при создании генератора используются круглые скобки вместо квадратных. Переменная simple generator имеет уже другой тип, а именно generator . Как вы видите перебор элементов в цикле дает такой же результат как и в предыдущем примере и тут у вас может возникнуть вопрос: так в чем же отличия генератора от обычного списка? Одно из главных их отличий в способе хранения элементов в памяти. Списки хранят сразу все элементы в памяти, в то время как генераторы создают свои элементы на лету в процессе итерации, отображая элемент и удаляя его при переходе к следующему. Это приводит к тому, что для повторного использования генератора его необходимо инициализировать снова.

Использование ключевого слова yield .

После того как мы узнали разницу в работе генераторов и простых коллекций давайте разберем как создавать генераторы с использованием yield .

В предыдущем примере мы создали генератор неявно. Однако в более сложных случаях мы можем создавать функцию возвращающую генератор. Для того что бы обычную функцию превратить в генератор, в теле функции используется ключевое слово yield вместо return . Давайте рассмотрим на примере как это работает: В примере функция square_num использует ключевое слово yield для возврата значения квадрата числа внутри цикла for . Несмотря на то, что мы вызываем функцию square_num , она на самом деле не выполняется на данный момент времени, и в памяти еще нет вычисленных значений.

Для того что бы запустить функцию-генератор на исполнения и получить результат её работы необходимо использовать встроенный метод генератора next . Данный метод возвращает первый элемент генератора, а при последующем использовании переходит к следующему элементу. Используемый метод будет возвращать значения пока не будет достигнут последнее значение в генераторе. При достижении конца генератора метод next возвращает ошибку StopIteration :

Важно отметить, что функция-генератор square_num не хранит ни одного элемента в памяти, а значения вычисляются во время выполнения, возвращаются и удаляются из памяти. Единственной что храниться постоянно в память в таком случаи это данные состояния генератора, которые обычно намного меньше, чем большие списки.

Для получения данных из функции-генератора вместо постоянного использования метода next можно использовать цикл for для итерации по её значениям.

Оптимизация производительности.

Как уже говорилось ранее, генераторы удобны, когда речь заходит о задачах в которых обрабатывается большие объемы данных. Поскольку элементы в генераторе создаются в момент вызова и удаляются сразу после использования, объем требуемой памяти значительно сокращается.

В предыдущих примерах выигрыша от использования генератора не было, но давайте рассмотрим ситуацию в которой мы будем работать со 1000000 элементов и посмотрим как расходуется память при использовании генератора по сравнению с обычным списком.

С начала рассмотрим вариант без использования генератора. Создадим функцию которая возвращает список содержащий 1000000 элементов и вычислим используемую память до и после ее вызова. Для вычисления используемой памяти необходимо установить пакет psutil используемый для получения информации о запущенных процессах и использовании системы, это можно сделать воспользовавшись командой pip install psutil .

В результате выполнения данного кода я получил следующий результат(ваш может выглядеть иначе):

До вызова функции использовалось 13 MB памяти, а после создания списка из 1000000 элементов занимаемая память выросла до 196 MB. При этом время необходимое на выполнение операции составило 13,6 секунды.

Теперь давайте используем функцию-генератор. Разница в коде совсем небольшая, как вы можете заметить ниже:

А вот какие результаты я получил на своем компьютере при выполнении этого кода:

Как вы можете убедиться при использовании генератора, для той же задачи, количество используемой память, в ходе выполнения скрипта, не изменилось, а скорость его выполнения значительно сократилось.

Надеюсь после прочтения статьи вы стали лучше понимать для чего используется ключевое слово yield в Python, а так же преимущества использования генераторов в вашей работе.

AlexKorablev.ru

Александр Кораблев о разработке ПО, ИТ-индустрии и Python.

В чем разница между итератором и генератором?

Опубликовано 29 февраля 2020 в Python

Как ни странно, вопрос о разнице между генераторами и итераторами в Python — довольно частый вопрос. В общем-то эти сущности сильно связаны (любой генератор — это итератор), их довольно часто путают, что иногда приводит к недопониманиям.

Итератор — более общая концепция. Это объект, у которого определены два метода __next__ и __iter__.


С другой стороны, генератор — это итератор. Но не наоборот. Генератор может получаться использованием yield в теле функции.

Либо использованием так называемых generator expression. На вроде такого:

Если посмотреть dir(generator) и в первом и во втором случае, то обнаружим, что оба варианта — итераторы (определены функции __next__ и __iter__).

По большому счету генераторы — это синтаксический сахар. И без них можно писать такие же эффективные программы используя только итераторы. Вот только читаемость и простота кода сильно снизятся. Так что, если не нужно от итератора ничего сверх естественного, то стоит подумать над использованием генератора.

В примерах и объяснениях я использовал Python 3. Для второй версии языка есть незначительные отличия.

Разница между генераторами Python и итераторами

В чем разница между итераторами и генераторами? Некоторые примеры того, когда вы будете использовать каждый случай, будут полезны.

python iterator generator

7 ответов

iterator — более общее понятие: любой объект, класс которого имеет метод next ( __next__ в Python 3) и метод __iter__ , который делает return self .

Каждый генератор является итератором, но не наоборот. Генератор создается путем вызова функции, которая имеет один или несколько выражений yield ( yield ) в Python 2.5 и ранее) и является объектом, который соответствует предыдущему абзацу определения iterator .

Возможно, вы захотите использовать пользовательский итератор, а не генератор, когда вам нужен класс с несколько сложным поведением, поддерживающим состояние, или хотите выставить другие методы помимо next (и __iter__ и __init__ ), Чаще всего генератор (иногда для достаточно простых потребностей — выражение генератора) является достаточным, и его проще кодировать, поскольку государственное обслуживание (в разумных пределах) в основном «сделано для вас», когда кадр становится приостановленным и возобновляется.

Например, генератор, такой как:

или эквивалентное выражение генератора (genexp)

потребуется больше кода для создания в качестве пользовательского итератора:

Но, конечно, с классом Squares вы можете легко предложить дополнительные методы, т.е.

если у вас есть настоящая потребность в таких дополнительных функциях в вашем приложении.

Мастер Йода рекомендует:  Как правильно зарегистрировать домен

43 Aaron Hall [2015-02-05 23:12:00]

В чем разница между итераторами и генераторами? Некоторые примеры того, когда вы будете использовать каждый случай, будут полезны.

Вкратце: Итераторы — это объекты, которые имеют методы __iter__ и __next__ ( next в Python 2). Генераторы обеспечивают простой, встроенный способ создания экземпляров итераторов.

Функция с выходом в ней все еще является функцией, которая при вызове возвращает экземпляр объекта-генератора:

Выражение генератора также возвращает генератор:

Для более подробного изложения и примеров продолжайте чтение.

Генератор — это итератор

В частности, генератор является подтипом итератора.

Мы можем создать генератор несколькими способами. Очень простой и простой способ сделать это с помощью функции.

В частности, функция с выходом в ней является функцией, которая при вызове возвращает генератор:


И генератор, опять же, является итератором:

Итератор является Iterable

Итератор является Iterable,

который требует метода __iter__ , который возвращает Iterator:

Некоторые примеры итераций — это кортежи, списки, наборы, dicts, строки и объекты диапазона:

Итераторы требуют метода next или __next__

Мы можем получить итераторы из встроенных объектов (или настраиваемых объектов) с помощью функции iter :

Функция __iter__ — это то, что вызывается при попытке использовать объект с циклом for. Затем на объект итератора вызывается __next__ или next , чтобы получить каждый элемент для цикла. Итератор поднимает StopIteration , когда вы исчерпали его, и он не может быть повторно использован в этой точке.

Из документов:

В разделе «Типы генераторов» раздела «Типы итераторов» встроенных типов документация:

Генераторы Pythons предоставляют удобный способ реализации протокола итератора. Если объект контейнера __iter__() реализован как генератор, он автоматически вернет объект итератора (технически, объект-генератор) предоставляя методы __iter__() и next() [ __next__() в Python 3]. Более подробную информацию о генераторах можно найти в документации для выражения yield.

Итак, из этого мы узнаем, что Генераторы являются (удобным) типом Итератора.

Примеры объектов итератора

Вы можете создать объект, который реализует протокол Iterator, создавая или расширяя свой собственный объект.

Но проще просто использовать генератор для этого:

Или, может быть, проще, выражение Generator (работает аналогично спискам):

Все они могут использоваться одинаково:

Заключение

Вы можете использовать протокол Iterator напрямую, когда вам нужно расширить объект Python в качестве объекта, который можно повторить.

Однако в подавляющем большинстве случаев лучше всего использовать yield для определения функции, которая возвращает генератор или рассматривает выражения генератора.

24 [2014-05-19 22:05:00]

Итераторы — это объекты, которые используют метод next() для получения следующего значения последовательности.

Генератор — это функция, которая производит или дает последовательность значений с использованием метода yield .

Каждый метод next() вызывает объект-генератор (для ex: f , как показано ниже), возвращаемый функцией генератора (для примера: foo() в приведенном ниже примере), генерирует следующее значение в последовательности.

Когда вызывается функция генератора, она возвращает объект-генератор, даже не начиная выполнение функции. Когда метод next() вызывается в первый раз, функция начинает выполнение до тех пор, пока не достигнет инструкции yield, которая возвращает полученное значение. Выход отслеживает, то есть запоминает последнее исполнение. И второй вызов next() продолжается от предыдущего значения.

В следующем примере показано взаимодействие между выходом и вызовом следующего метода для объекта генератора.

12 Paul [2020-03-08 03:05:00]


Добавление ответа, потому что ни один из существующих ответов специально не затрагивает путаницу в официальной литературе.

Функции генератора — это обычные функции, определенные с помощью yield вместо return . При вызове функция-генератор возвращает объект генератор, который является своего рода итератором — он имеет метод next() . Когда вы вызываете next() , возвращается следующее значение, предоставляемое функцией генератора.

Либо функцию, либо объект можно назвать «генератором» в зависимости от того, какой исходный документ Python вы читаете. Python glossary говорит о функциях генератора, а Python wiki подразумевает объектов генератора. Python tutorial замечательно удается использовать оба варианта использования в трех предложениях:

Генераторы — это простой и мощный инструмент для создания итераторов. Они написаны как обычные функции, но используют оператор yield, когда они хотят вернуть данные. Каждый раз, когда на него вызывается next(), генератор возобновляет свое действие (он запоминает все значения данных и последний оператор).

Первые два предложения определяют генераторы с функциями генератора, а третье предложение идентифицирует их с объектами-генераторами.

Несмотря на всю эту путаницу, можно найти ссылку на язык Python для четкого и окончательного слова:

Выражение yield используется только при определении функции генератора и может использоваться только в теле определения функции. Использование выражения yield в определении функции достаточно, чтобы заставить это определение создавать функцию генератора вместо нормальной функции.

Когда вызывается функция генератора, он возвращает итератор, известный как генератор. Затем этот генератор управляет выполнением функции генератора.

Таким образом, при формальном и точном использовании «генератор» неквалифицированный означает объект-генератор, а не функцию генератора.

Вышеуказанные ссылки относятся к Python 2, но Python 3 language reference говорит то же самое. Тем не менее, глоссарий Python 3 утверждает, что

генератор. Обычно ссылается на функцию генератора, но может ссылаться на итератор генератора в некоторых контекстах. В тех случаях, когда предполагаемое значение не ясно, использование полных терминов позволяет избежать двусмысленности.

Функция генератора, объект генератора, генератор

A Функция генератора похожа на регулярную функцию в Python, но содержит один или несколько операторов yield . Функции генератора — отличный инструмент для создания объектов Iterator как можно проще. Объект Iterator, возвращаемый функцией генератора, также называется Генератор-объект или Генератор.

В этом примере я создал функцию Generator, которая возвращает объект Generator . Подобно другим итераторам, объекты Generator могут использоваться в цикле for или со встроенной функцией next() , которая возвращает следующее значение из генератора.

Таким образом, функция-генератор является самым простым способом создания объекта Iterator.

Каждый генераторный объект является итератором, но не наоборот. Пользовательский объект итератора может быть создан, если его класс реализует метод __iter__ и __next__ (также называемый протоколом итератора).

Однако гораздо проще использовать функцию генераторов для создания итераторов, поскольку они упрощают их создание, но пользовательский Iterator дает вам больше свободы, и вы также можете реализовать другие методы в соответствии с вашими требованиями, как показано в приведенном ниже примере.

2 Heapify [2020-09-09 04:14:00]

У каждого есть действительно приятный и подробный ответ с примерами, и я очень ценю это. Я просто хотел дать короткий ответ на несколько строк для людей, которые до сих пор не совсем понятны:

Если вы создаете свой собственный итератор, это немного связано — у вас есть для создания класса и, по крайней мере, реализации iter и следующих методов. Но что, если вы не хотите преодолевать эту проблему и хотите быстро создать итератор. К счастью, Python обеспечивает короткий путь к определению итератора. Все, что вам нужно сделать, это определить функцию с хотя бы одним вызовом, и теперь, когда вы вызываете эту функцию, она вернет » что-то«, которая будет действовать как итератор (вы можете вызвать следующий метод и использовать он в цикле for). Это что-то имеет имя в Python под названием Generator

Надеюсь, что это немного пояснит.

1 tashuhka [2020-03-16 18:45:00]

Вы можете сравнить оба подхода для одних и тех же данных:

Кроме того, если вы проверяете размер памяти, генератор потребляет гораздо меньше памяти, так как ему не нужно хранить все значения в памяти одновременно.

Итераторы и простые генераторы Python

Выглядят функции-генераторы также как и обычные, но содержат выражения с ключевым словом yield для последовательного генерирования значений, которые могут быть использованы в циклах for in, либо их получения при помощи функции next().

На каждой yield работа функции временно приостанавливается, при этом сохраняется состояние исполнения, включая локальные переменные, указатель на текущую инструкцию, внутренний стек и состояние обработки исключения. При последующем обращении к итератору генератора (при вызовах его методов) функция продолжает своё исполнение с места, на котором была приостановлена. Этим функции-генераторы отличаются от обычных функций, при вызове которых исполнение всякий раз начинается с начала.


Если функция достигает инструкции return , либо конца (без указания упомянутой инструкции), возбуждается исключение StopIteration и итератор исчерпывает себя.

Инструкция yield может употребляться и в конструкции try except. Если к генератору не обратились до его финализации (финализация происходит, когда счётчик ссылок доходит до нуля, либо когда происходит сборка мусора), будет вызван метод итератора .close() , что позволяет выполнить оставшиеся в блоке finally инструкции.

№20 Итераторы Python / Уроки по Python для начинающих

List, tuple, dict и sets — это все итерируемые объекты. Они являются итерируемыми контейнерами, из которых вы можете получить итератор. Все эти объекты имеют метод iter() , который используется для получения итератора.
Получим итератор из кортежа и выведем каждое значение:

Мастер Йода рекомендует:  Законопроект об анонимайзерах был принят Госдумой в первом чтении

Даже строки являются итерируемыми объектами и могут возвращать итератор.

Цикл через итератор

Мы также можем использовать цикл for для итерации по итерируему объект.

Итерируйем символы строки:

Цикл for фактически создает объект итератора и выполняет метод next() для каждого цикла.

Тест на знание python

Создание итератора

Чтобы создать объект/класс в качестве итератора, вам необходимо реализовать методы __iter__() и __next__() для объекта.

Как вы узнали из урока «Классы и объекты Python», у всех классов есть функция под названием __init__() , которая позволяет вам делать инициализацию при создании объекта.

Метод __iter__() действует аналогично, вы можете выполнять операции (инициализацию и т. Д.), Но всегда должны возвращать сам объект итератора. Метод __next __ () также позволяет вам выполнять операции и должен возвращать следующий элемент в последовательности.

Создайте итератор, который возвращает числа, начиная с 1, и увеличивает на единицу (возвращая 1,2,3,4,5 и т. д.):

StopIteration

Приведенный выше пример будет продолжаться вечно, пока вы вызываете оператор next() или если используете в цикле for . Чтобы итерация не продолжалась вечно, мы можем использовать оператор StopIteration .

В метод __next __() мы можем добавить условие завершения, чтобы вызвать ошибку, если итерация выполняется указанное количество раз:

Покоряем Python — уроки для начинающих

Бесплатные уроки для начинающих по изучению языка программирования Python. Будут рассмотрены: Django и парсинг на Python-e с помощью библиотек

2 апреля 2013 г.

Генераторы — объекты итераторов однократного применения

Функции-генераторы, выражения-генераторы имеют собственные
итераторы и поддерживают возможность лишь однократного выполнения итераций.

Например, для выражения-генератора из предыдущего поста итератором является сам генератор (фактически вызов
метода iter генератора не выполняет никаких действий):
>>> G = (c * 4 for c in ‘SPAM’)
>>> iter(G) is G # Итератором генератора является сам генератор:
True # G имеет метод __next__

Если выполнить обход результатов вручную, с помощью нескольких итераторов, окажется, что все они ссылаются на одну и ту же позицию в последовательности результатов:

Кроме того, как только итерации достигнут конца, все результаты окажутся исчерпаны – чтобы выполнить повторный обход результатов, нам придется создать новый генератор:
>>> list(I1) # Выберет остатки результаов в I1
[‘MMMM’]
>>> next(I2) # Другие итераторы также окажутся исчерпанными
StopIteration
>>> I3 = iter(G) # То же относится и к вновь созданным итераторам
>>> next(I3)

Python: Объяснение работы yield, итераторов и генераторов


Для понимания что делает «yield», вы должны понимать что такое генераторы. Для понимания что такое генераторы — должны знать об итераторах и итерируемых объектах.

Итерируемые объекты (iterables)

Хочется назвать их неправильным, с точки зрения русского языка, словом «итерабельные» — т.е. те, по которым может происходить итерация. Но, правильнее будет назвать их «итерируемые», хотя лично меня это слово слегка путает.

Когда вы создаёте список (list) вы можете считывать его элементы по одному — это называется итерацией.

Lst — итерируемый объект (iterable). Когда вы используете списковые выражения (list comprehensions), вы создаёте список — итерируемый объект:

Любое объект который вы можете использовать в конструкции «for … in …» является итерирумым: списки, строки, файловые объекты и т.п.. Итерирумые объекты достаточно удобны потому что вы можете считывать из них столько данных, сколько вам необходимо, но при этом вы храните все значения последовательности в памяти и это не всегда приемлемо, особенно если вы имеете достаточно большие последовательности.

Генераторы

Генераторы — итерируемые объекты, но, в общем случае, вы можете их использовать только один раз. Это связано с тем, что они не хранят все значения в памяти, а генерируют значения «на лету» — по мере запроса:

Код выглядит почти так же, как и в предыдущем примере, только вместо квадратных скобочек («[ ]») были использованы круглые («( )»). Заметьте, что вы не можете выполнить цикл по generator во второй раз, поскольку ничего в памяти не хранится, попытка пройтись второй раз будет просто проигнорирована, т.к. generator выбросит при первом запросе на получение следующего значения StopIterationError, однако, вы это не заметите, если будете использовать цикл for, это исключение будет перехвачено и интерпретировано как конец цикла). Но вручную это можно проверить:

next — это метод для получения следующего значения генератора, если вы его используете не в цикле for.

Yield

Yield — это ключевое слово которое используется так же, как и слово return. Разница в том, что функция при этом начинает возвращать генератор вместо значения.

В данном случае, с практической точки зрения, это бесполезный пример. Ощутимую пользу вы получите в ситуации, когда ваша функция должна будет возвращать достаточно большой объём данных, но использовать их надо будет только один раз.

Для того чтобы до конца освоить оператор yield, вы должны знать, что когда вы вызываете функцию, в теле которой находится yield, выполнение этой функции не происходит. Вместо выполнения, функция вернёт объект-генератор. Выглядит это несколько странно на первый взгляд — функция вызвана, но код не выполнен, но, просто запомните этот факт. Код будет выполнятся при каждой итерации — будь то цикл «for in » или вызов метода .next().

При первом исполнении кода тела функции код будет выполнен с начала и до первого встретившегося оператора yield. После этого будет возвращено первое значение и выполнение тела функции опять приостановлено. Запрос следующего значения у генератора во время итерации заставит код тела функции выполняться дальше (с предыдущего yield’а), пока не встретится следующий yield. Генератор считается «закончившимся» в случае если при очередном исполнении кода тела функции не было встречено ни одного оператора yield.

Итераторы и простые генераторы Python

Что такое итераторы и генераторы? Для начала рассмотрим, что же такое итерируемый объект. Итерируемый объект, это такой объект, от которого встроенная функция iter() возвращает итератор. Для этого объект сам должен реализовывать метод __iter__() или __getitem__() , который принимает индекс с нуля.

Работа функции iter() сводится к следующему: сначала она смотрит, а не реализует ли объект метод __iter__() , если нет, то смотрится наличие метода __getitem__() . Если и он не реализован, возвращается исключение TypeError .

Что с итераторами в питоне?

В питоне итератор — это объект, который реализует метод __next__() , который возвращает следующее по счету значение либо вызывает исключение StopIteration . Итератор сам является итерируемым объектом и реализует метод __iter__() ,

Таким образом мы можем создать итерируемый объект и его итератор так:

эти объекты модно использовать следующим образом:

если в функцию next() передать второй аргумент, она будет возвращать его вместо исключения в конце итерации.

если в функцию iter() передать второй аргумент, то итератор будет возвращать значения, пока не выпадет то, что было передано вторым параметром.

Генераторы

Генераторы упрощают создание итераторов. Реализация их в Python возможна с помощью функции с ключевым словом yield или генераторного выражения. В результате вызова функции или вычисления генераторного выражения получаем объект generator .

любая функция, где встречается выражение yield называется генераторной. При вызове, она возвращает объект генератор. Он реализует интерфейс итератора, т.е. с ним можно работать как с любым итерируемым объектом.


  1. при вызове fib() функции создается объект-генератор
  2. ключевое слово enumerate вызывает iter() с этим объектом и получает итератор
  3. в цикле вызывается функция next() до тех пор, пока не будет получено исключение StopIteration или цикл не завершится изнутри.
  4. при каждом next() выполнение функции продолжается с последнего yield .

Создается state-машина, при вызове next() меняется её состояние.

Что важно знать. Итераторы на каждой итерации возвращают свое значение, однако информации о размере итератора (количестве элементов в нем) как и индексация не предоставляются. Итератор можно использовать всего лишь раз, для повторного использования его нужно создать снова.

Генераторы существенно снижают потребление памяти, с их помощью можно достаточно просто решить ряд математических задач.

Например, вывести все тройки натуральных чисел, которые удовлетворяют теореме Пифагора.

Это удобно, выглядит красиво Этот же код, но записанный с помощью итератора (объекта, реализующего метод next() и iter()) этот код выглядел бы так:

Очевидно, код, записанный с использованием генераторов более читабелен, понятен и лаконичен.

Difference between Python’s Generators and Iterators

What is the difference between iterators and generators? Some examples for when you would use each case would be helpful.

Мастер Йода рекомендует:  Абзац в HTML

9 Answers 9

iterator is a more general concept: any object whose class has a next method ( __next__ in Python 3) and an __iter__ method that does return self .

Every generator is an iterator, but not vice versa. A generator is built by calling a function that has one or more yield expressions ( yield statements, in Python 2.5 and earlier), and is an object that meets the previous paragraph’s definition of an iterator .

You may want to use a custom iterator, rather than a generator, when you need a class with somewhat complex state-maintaining behavior, or want to expose other methods besides next (and __iter__ and __init__ ). Most often, a generator (sometimes, for sufficiently simple needs, a generator expression) is sufficient, and it’s simpler to code because state maintenance (within reasonable limits) is basically «done for you» by the frame getting suspended and resumed.

For example, a generator such as:

or the equivalent generator expression (genexp)

would take more code to build as a custom iterator:

But, of course, with class Squares you could easily offer extra methods, i.e.

if you have any actual need for such extra functionality in your application.

What is the difference between iterators and generators? Some examples for when you would use each case would be helpful.

In summary: Iterators are objects that have an __iter__ and a __next__ ( next in Python 2) method. Generators provide an easy, built-in way to create instances of Iterators.

A function with yield in it is still a function, that, when called, returns an instance of a generator object:

A generator expression also returns a generator:

For a more in-depth exposition and examples, keep reading.

A Generator is an Iterator

Specifically, generator is a subtype of iterator.

We can create a generator several ways. A very common and simple way to do so is with a function.


Specifically, a function with yield in it is a function, that, when called, returns a generator:

And a generator, again, is an Iterator:

An Iterator is an Iterable

An Iterator is an Iterable,

which requires an __iter__ method that returns an Iterator:

Some examples of iterables are the built-in tuples, lists, dictionaries, sets, frozen sets, strings, byte strings, byte arrays, ranges and memoryviews:

Iterators require a next or __next__ method

And in Python 3:

We can get the iterators from the built-in objects (or custom objects) with the iter function:

The __iter__ method is called when you attempt to use an object with a for-loop. Then the __next__ method is called on the iterator object to get each item out for the loop. The iterator raises StopIteration when you have exhausted it, and it cannot be reused at that point.

From the documentation

From the Generator Types section of the Iterator Types section of the Built-in Types documentation:

Python’s generators provide a convenient way to implement the iterator protocol. If a container object’s __iter__() method is implemented as a generator, it will automatically return an iterator object (technically, a generator object) supplying the __iter__() and next() [ __next__() in Python 3] methods. More information about generators can be found in the documentation for the yield expression.

So from this we learn that Generators are a (convenient) type of Iterator.

Example Iterator Objects

You might create object that implements the Iterator protocol by creating or extending your own object.

But it’s easier to simply use a Generator to do this:

Or perhaps simpler, a Generator Expression (works similarly to list comprehensions):

They can all be used in the same way:

Conclusion

You can use the Iterator protocol directly when you need to extend a Python object as an object that can be iterated over.

However, in the vast majority of cases, you are best suited to use yield to define a function that returns a Generator Iterator or consider Generator Expressions.

Iterator are objects which uses next() method to get next value of sequence.

A generator is a function that produces or yields a sequence of values using yield method.

Every next() method call on generator object(for ex: f as in below example) returned by generator function(for ex: foo() function in below example), generates next value in sequence.

When a generator function is called, it returns an generator object without even beginning execution of the function. When next() method is called for the first time, the function starts executing until it reaches yield statement which returns the yielded value. The yield keeps track of i.e. remembers last execution. And second next() call continues from previous value.

The following example demonstrates the interplay between yield and call to next method on generator object.


Adding an answer because none of the existing answers specifically address the confusion in the official literature.

Generator functions are ordinary functions defined using yield instead of return . When called, a generator function returns a generator object, which is a kind of iterator — it has a next() method. When you call next() , the next value yielded by the generator function is returned.

Either the function or the object may be called the «generator» depending on which Python source document you read. The Python glossary says generator functions, while the Python wiki implies generator objects. The Python tutorial remarkably manages to imply both usages in the space of three sentences:

Generators are a simple and powerful tool for creating iterators. They are written like regular functions but use the yield statement whenever they want to return data. Each time next() is called on it, the generator resumes where it left off (it remembers all the data values and which statement was last executed).

The first two sentences identify generators with generator functions, while the third sentence identifies them with generator objects.

Despite all this confusion, one can seek out the Python language reference for the clear and final word:

The yield expression is only used when defining a generator function, and can only be used in the body of a function definition. Using a yield expression in a function definition is sufficient to cause that definition to create a generator function instead of a normal function.

When a generator function is called, it returns an iterator known as a generator. That generator then controls the execution of a generator function.

So, in formal and precise usage, «generator» unqualified means generator object, not generator function.

The above references are for Python 2 but Python 3 language reference says the same thing. However, the Python 3 glossary states that

generator . Usually refers to a generator function, but may refer to a generator iterator in some contexts. In cases where the intended meaning isn’t clear, using the full terms avoids ambiguity.

Python3 итераторы и генераторы

Итератор

Итерация является одним из наиболее мощных функций Python способ получить доступ к элементам коллекции. ,

Итератор является обходом объекта может запомнить расположение.

Итератор объект доступен с начала первого элемента коллекции, пока все элементы не будут полностью доступ к которым закончился. Итератор может двигаться только вперед, а не назад.

Итератор имеет два основных метода: ITER () и Next ().

Строка, список или кортеж объекты могут быть использованы для создания итератора:

Объект итератора может быть использован для обычного заявления траверсы:

Вышеприведенная программа, выходные результаты являются следующие:

Вы также можете использовать функцию следующего ():

Вышеприведенная программа, выходные результаты являются следующие:

генератор

В Python, с использованием функции текучести известна как генератор (генератор).

Разница заключается в том, что с обычной функцией, генератор является функцией возврата итератора может быть использован только итеративные операции, более простые для понимания Builder является итератором.

Вызов генератор работает процесс, встречается функция текучести сделает паузу каждый раз, и сохранить все текущие оперативной информации, возвращаемого значения доходности. Продолжайте работать от текущего местоположения и следующего выполнения метода следующий ().

В следующем примере используется доходность реализуется столбцы Фибоначчи:

Вышеприведенная программа, выходные результаты являются следующие:

Добавить комментарий