Генераторы, Итераторы И Последовательности Python

Это вернет полученные значения одно за другим при каждом последующем вызове. По этой причине генераторы часто используются в науке о данных и других контекстах, связанных с большими объемами данных. Другое преимущество состоит в том, что другой код может немедленно использовать значения, полученные генератором, не дожидаясь полной последовательности, которая будет произведена. Самый простой способ создать список — использовать однострочное выражение — генератор списка. Он довольно часто применяется, и я встречал его во многих примерах и в коде многих библиотек. Next — это метод для получения следующего значения генератора, если вы его используете не в цикле for.

Далее, вычисляем вероятность слова в зависимости от двух предыдущих, помещая данное слово и его вероятность в словарь. Надо сказать, что это не самый оптимальный метод, так как идет значительный расход памяти. То есть, она обеспечивает next() метод ( __next__() в Python 3.x), который используется для пошагового ее выполнения, и его __iter__ метод возвращает себя. Это означает, что генератор может использоваться в любой языковой конструкции, которая поддерживает универсальные итерируемые объекты. Если вы посмотрите на приведенный выше пример, вам может быть интересно, зачем использовать функцию генератора, если обычная функция также возвращает тот же результат. Итак, давайте продолжим и посмотрим, как использовать генераторы в Python.

Константа string.ascii_letters включает все строчные и прописные буквы. В этом примере мы генерируем случайную строку на основе длины, которую мы передаем функции. Приведенный выше вывод показывает ряд Фибоначчи со значениями меньше 50. Если функция достигает инструкции return, либо конца (без указания упомянутой инструкции), возбуждается исключение StopIteration и итератор исчерпывает себя.

Генератор считается «закончившимся» в случае если при очередном исполнении кода тела функции не было встречено ни одного оператора yield. Как вы можете видеть, в приведенном выше выводе первое выражение – это понимание списка, которое указано в скобках []. Понимание списка дает сразу полный список элементов.

Генераторы

Словарь может содержать не больше одной записи для каждого ключа — полученный в итоге список не содержит дубликатов, что нам и требовалось. Как можем заметить, ключевое слово yield не останавливает работу фрагмента кода, следующим за ним. Использовать yield нужно в цикле, ибо при возвращении одного значения мы могли бы просто воспользоваться return. Словарь model для каждой пары слов содержит список пар (слово, вероятность). Нам же необходимо выбрать из этого набора только одно слово. Вариант «в лоб» — выбрать слово с максимальной вероятностью.

Генератор – это функция, которая возвращает объект итератора. Она выглядит как обычная функция, за исключением того, что она содержит выражение yield для создания серии значений, которые можно использовать в цикле for … In или которые можно извлечь по одному с помощью функции next(). Вы также можете использовать выражения вместе с циклом for для создания итераторов.

Функция Генератора В Python

Как говорили мудрые люди – “Лучше показать, чем рассказать”, потому сразу приведу пример кода. В данной статье описывается как сгенерировать псевдотекст на основе триграммной модели. Полученный текст вряд ли возможно где-либо как использовать генераторы в языке Python использовать, тем не менее это неплохая иллюстрация использования статистических методов обработки естественного языка. Чтобы сгенерировать случайную строку в Python, используйте модуль строки и метод random.choices().

Но тогда все сгенерированные фразы были бы похожи друг на друга. Более подходящий способ способ — выбирать слова с некой хаотичностью, которая бы зависела от вероятности слова (мы же не хотим чтобы наши фразы состояли из редких сочетаний). Это и делает метод unirand, который возвращает случайное слово с вероятностью, равной вероятности данного слова в зависимости от двух предыдущих. Кроме того, вы будете экономить на памяти , потому что вместо загрузки всего списка вы итерация ( в приведенном выше примере), генератор позволяет Python использовать значения по мере необходимости. Генераторы – это в основном функции, возвращающие перемещаемые объекты или элементы. Эти функции не производят все элементы сразу, а производят их по одному и только тогда, когда это необходимо.

Создание итераций или объектов, позволяющих переступить через них, считается обременительной задачей. Но в , реализация этой болезненной задачи становится действительно гладкой. Итак, давайте поближе познакомимся с генераторами в Python.

Выражение генератора похоже на понимание списка и т.п. Лямбда-функции , выражения генератора создают анонимные функции генератора. Переопределение функции генератора будет хорошим вариантом, если вы имеете дело с большими объемами данных, а сохранение списка всех элементов данных займет много места на диске. И наоборот, если изначально создавать элементы дорого, вы можете предпочесть сохранить сгенерированные элементы в списке, чтобы их можно было использовать повторно.

После выполнения управление передается вызывающей стороне. В случае, если требуется больше элементов, ту же функцию нужно выполнить снова, вызвав функцию next (). Набор тестов, включенный в библиотеку Python Lib/test/test_generators.py содержит ряд более интересных примеров. Вот один генератор, который реализует обход дерева по порядку, используя генераторы рекурсивно. 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.

При выполнении выражения yield генератор выводит значение i, аналогичное оператору return. Разница между yield и оператором return заключается в том, что при достижении выхода, состояние выполнения генератора приостанавливается и локальные переменные сохраняются. При следующем вызове метода генератора __next__() функция возобновит свое выполнение. 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.

Как Сгенерировать Случайную Строку В Python

С помощью функции randint модуля random выбираем случайное целочисленное значение с нужного нам диапазона. Для подтверждения верности решения напишем генератор списков. Согласно РЕР8 имена функций используют змеиную нотацию и используют строчные буквы. Однако здесь Mersenne используется как фамилия, потому я решил оставить его с большой буквы. Строковый модуль в Python содержит различные строковые константы, включая символы ASCII для всех случаев.

Обработка больших данных при помощи генераторов Python. К выражению-генератору нельзя применить обычные операции среза или функцию slice(), хотя, для этих целей, можно воспользоваться функцией itertools.islice() модуля itertools. Когда вы создаёте список вы можете считывать его элементы по одному — это называется итерацией.

• Генератор – итерируемый объект, возвращающий значения на ходу.
• В данном случае, с практической точки зрения, это бесполезный пример.
• Этим функции-генераторы отличаются от обычных функций, при вызове которых исполнение всякий раз начинается с начала.
• Когда бы включен для перебора набора элементов, запускается функция генератора.
• При первом исполнении кода тела функции код будет выполнен с начала и до первого встретившегося оператора yield.

Другая часто встречающаяся задача при работе с коллекциями — удаление одинаковых элементов. Заметьте, что применение list к генератору вычислит все его значения и создаст из них список. Хочется назвать их неправильным, с точки зрения русского языка, словом «итерабельные» — т.е. Но, правильнее будет назвать их «итерируемые», хотя лично меня это слово слегка путает. Generator expression (генераторное выражение) Упрощенный синтаксический способ создания генератора. Функция, возвращающая подвид итератора, генерирующий значения.

Генераторы легко реализовать, поскольку они автоматически реализуют __iter __ (), __next __ () и StopIteration, которые в противном случае необходимо указать явно. Узнайте, что такое генераторы в Python, а также их преимущества. Также узнайте, как создавать и использовать их вместе с различными вариантами использования.

Отправка Объектов В Генератор

Следующее – выражение генератора, которое возвращает одни и те же элементы, но по одному. При последующем обращении к итератору генератора (при вызовах его методов) функция продолжает своё исполнение с места, на котором была приостановлена. https://deveducation.com/ Этим функции-генераторы отличаются от обычных функций, при вызове которых исполнение всякий раз начинается с начала. Далее, рассчитываем биграммы и триграммы (фактически, мы считаем количество одинаковых пар и троек слов в тексте).

Примеры

Если вы хотите , чтобы итерацию до тех пор , как самый длинный Iterable, используйте itertools.zip_longest() . В Python 2 следует использовать itertools.izip вместо этого. Здесь мы можем видеть , что все zip функции дают кортежи.

Для понимания что делает «yield», вы должны понимать что такое генераторы. Для понимания что такое генераторы — должны знать об итераторах и итерируемых объектах. Инструкция yield может употребляться и в конструкции try except. Как мы видим, генератор оформляется как функция, только возвращает значения с помощью yield и принадлежит к классу generator. Случайные строки и числа полезны, когда дело касается безопасности. В информатике предсказуемые объекты менее безопасны, и наоборот, менее предсказуемые элементы более безопасны.

Биграммы давали бы плохой результат, в то время как 4-граммы требовали бы существенно больше ресурсов. В любом случае, довольно просто расширить данный алгоритм для обработки общего случая N-грамм. Однако стоит учесть, что чем больше N, тем больше ваш текст похож на исходный корпус. Из данного текста выделим необходимую нам последовательность слов. Давайте передадим 16 в качестве длины, и он сгенерирует случайную строку длиной 16 символов. Они работают в существующем состоянии и возвращают значение, полученное по завершении операции.