что такое класс итератор генератор
apirobot 
Blog about web development by Denis Orehovsky
Итерируемые объекты, итераторы и генераторы в Python
В статье разберемся, что такое итерируемые объекты, итераторы и генераторы. Узнаем тайну работы цикла for. Реализуем шаблон проектирования “Итератор”. А затем удалим все и сделаем “по-нормальному”, используя генераторы.
Что такое итерируемый объект и итератор
Как работает цикл for
В большинстве случаев, при обработке итерируемого объекта используется цикл for:
Но если бы не было цикла for, то для эмуляции его работы, пришлось бы написать такой код:
Список items является итерируемым объектом, поэтому мы можем получить от него итератор. Встроенная функция iter именно это и делает: получает итератор от объекта items :
Шаблон проектирования “Итератор”
Как использовать итерируемые объекты и итераторы разобрались. Теперь напишем свой итерируемый объект, который создает и возвращает итератор при обращении к методу __iter__ :
Используем Finder через цикл for:
Код выше – пример реализации шаблона проектирования “Итератор”. Однако, реализовывать этот шаблон в Python не стоит никогда. Много кода. Мы, питонисты, слишком ленивые для такого. А привел я этот пример, так как он наглядно показывает различие между итерируемым объектом и итератором. Итерируемый объект – создает итератор. Итератор – обрабатывает последовательность. Мы сократим этот код позже.
Генераторы
Генератор – функция, которая генерирует значения. Она отличается от обычной функции тем, что может приостанавливать свое выполнение, возвращать промежуточный результат, а затем возобновлять выполнение в любой момент времени. Пример простой генераторной функции:
Давайте разберемся, чем отличается работа с обычной функцией и работа с генераторной функцией.
Процесс работы с обычной функцией:
Процесс работы с генераторной функцией:
Как вы поняли, отличие обычной функции от генераторной функции в том, что обычная функция выполняется один раз и возвращает результат целиком. Даже если нужно получить только первый элемент последовательности от функции, то все равно придется ждать пока функция не вернет последовательность целиком. С генераторной функцией иначе. От нее мы получаем элементы по одному. Благодаря этому, после получения первого элемента, можно сразу приступить к его обработке.
Код стал короче. Однако и в нем есть проблема. Об этом ниже.
Отличие итератора от генератора
Генератор является итератором. Отличие итератора от генератора в том, что итератор извлекает элементы из коллекции (список, кортеж, …), а генератор может порождать элементы из воздуха. Типичный пример – генерация чисел Фибоначчи:
Так как последовательность чисел Фибоначчи бесконечна, то ее невозможно поместить в список, а затем извлекать от туда. Единственное решение – использовать генераторную функцию, которая будет возвращать числа Фибоначчи по одному, а затем удалять их из памяти.
Генераторные выражения
Генераторные выражения очень похожи на списковые включения, о которых можно почитать здесь.
Перепишем класс Finder с использованием генераторного выражения:
Напоследок, добавлю очевидное. Если ваш класс делает только одно: реализует метод __iter__ и создает объект генератора, то смысла в создании класса нет никакого. Благо, Python не навязывает использование объекто-ориентированного программирования везде, где только можно. Заменим класс Finder на функцию:
Знакомимся с продвинутыми возможностями Python: итераторы, генераторы, itertools
В Python есть много возможностей, которые привлекают математиков. Вот некоторые из них: встроенная поддержка кортежей, списков и множеств, которые записываются практически так же, как это делается в математике, list comprehensions или генераторы списков, синтаксис которых похож на генераторы множеств, и другое.
Ещё один набор полезных для математиков инструментов — итераторы и генераторы, а также связанный с ними модуль itertools. Эти инструменты позволяют писать элегантный код при работе с такими математическими объектами, как бесконечные последовательности, случайные процессы, рекуррентные отношения и комбинаторные структуры. В этой публикации описана работа с итераторами и генераторами в Python.
Итераторы
Итераторы — объекты, которые позволяют обходить коллекции. Коллекции не должны обязательно существовать в памяти и быть конечными. Официальную документацию смотрите по ссылке. Примечание редактора: также смотрите наш курс по спискам.
Посмотрите пример использования. В последней строке сделана попытка превратить итератор в список. Это приводит к бесконечному циклу.
И пример использования:
Рассмотрим ещё один интересный пример: генерацию последовательности Q Хофштадтера. В приведённом ниже коде итератор используется для генерации последовательности с помощью вложенных повторений.
Вот пример использования:
Генераторы
Посмотрите, как это применяется на практике.
Одно из возможных решений — получение одновременно списка и результата.
Наконец, с помощью генераторов удобно реализовывать дискретные динамические системы. Пример ниже показывает, как с помощью генераторов реализуется отображение тент.
Пример использования генератора:
Рекурсивные генераторы
Генераторные выражения
Как отмечалось выше, генераторные выражения можно передавать в функции, которые нуждаются в итераторе. Например, сумму первых десяти совершенных квадратов можно получить так:
Ниже будут другие примеры генераторных выражений.
Модуль itertools
В модуле itertools есть набор итераторов, которые упрощают работу с перестановками, комбинациями, декартовыми произведениями и другими комбинаторными структурами. Документация доступна по ссылке.
Обратите внимание, представленные ниже алгоритмы не являются оптимальными для практического использования. Примеры используются, чтобы показать возможности перестановок и комбинаций. На практике лучше избегать перечисления перестановок и комбинаций, если вы не имеете веской причины для этого, так как размер перечислений растёт по экспоненте.
Второй пример касается интересной математической задачи. С помощью генераторных выражений, itertools.combinations и itertools.permutations вычислим количество инверсий перестановки, а затем суммируем количество инверсий во всех перестановках в списке.
В статье рассмотрели особенности использования итераторов, генераторов и модуля itertools в Python. Вопросы и пожелания пишите в комментариях.
Адаптированный перевод статьи A Study of Python’s More Advanced Features Part I: Iterators, Generators, itertools by Sahand Saba. Мнение адмнистрации «Хекслета» может не совпадать с мнением автора оригинальной публикации.
Итераторы и выражения-генераторы
На этом занятии мы с вами поговорим об итераторах и выражениях-генераторах. С генераторами списков мы уже сталкивались, например, когда создавали список вот таким образом:
Выражения-генераторы очень похожи на генераторы списков и в синтаксисе отличаются только круглыми скобками:
Если мы теперь отобразим переменную b, то увидим:
что эта переменная ссылается на объект-генератор. Вообще,
Генератор – это итератор, элементы которого можно перебирать (итерировать) только один раз.
И в этом определении мы сталкиваемся с термином итератор:
Итератор – это объект, который поддерживает функцию next() для перехода к следующему элементу коллекции.
Наконец, последний термин, что нам пригодится, звучит так:
Итерируемый объект – это объект, который позволяет поочередно обойти свои элементы и может быть преобразован к итератору.
Теперь, давайте рассмотрим все на конкретных примерах. Самый распространенный итерируемый объект в Python – это список:
но мы не можем его обойти с помощью итератора, используя функцию next:
потому что список – это не итератор. Но мы любой итерируемый объект можем легко преобразовать в итератор с помощью функции iter:
На выходе образуется объект-итератор для списка. Сохраним его в переменной:
Теперь, элементы списка можно обойти с помощью этого итератора:
При первом ее вызове она возвратит первое значение списка a и изменит позицию итератора it, переместив его на следующий элемент. Поэтому при втором вызове:
мы получим уже значение второго элемента и так до конца списка:
Если вызвать функцию next когда мы уже дошли до конца списка, то она возвратит ошибку:
Этот пример показывает как из итерируемого объекта можно получить итератор и с его помощью перебрать соответствующую коллекцию и только один раз. Дойдя до конца списка, итератор it не может вернуться в начало и перебрать список еще раз. Этот проход по элементам делается только один раз.
Теперь, возвращаясь к выражению-генератору:
переменную b можно воспринимать как итератор и перебирать список через функцию next:
возвратит первое значение. Повторный вызов:
возвратит второе значение и так до конца списка. Здесь также мы можем выполнить перебор всех значений только один раз, т.е. пройти список от начала до конца единожды: вернуться и повторить операцию здесь невозможно.
Итераторы очень удобно использовать в цикле for:
Здесь нам не нужно использовать функцию next для перехода к следующему значению. Это автоматически выполняет оператор in в for. Но использовать его можно только один раз. Если мы выполним цикл с этим же итератором еще раз:
То в консоли ничего не отобразится. Здесь всегда следует помнить, что итераторы перебирают коллекцию только один раз.
Некоторые функции, такие как:
позволяют работать непосредственно с итераторами. То есть, можно выполнять вот такие операции:
Будет вычислена сумма квадратов соответствующих значений. И здесь возникает, наверное, давно назревший вопрос: зачем вообще нужны эти выражения-генераторы? У этих объектов есть одно существенное преимущество по сравнению с обычными списками: они не хранят в памяти все значения сразу, а генерируют их по мере необходимости, то есть, при проходе к следующему значению. Например, если возникает необходимость оперировать очень большим списком:
то у компьютера попросту не хватит памяти и возникнет ошибка. Но генераторы-выражения смогут спокойно перебирать значения такой коллекции:
например, в цикле for:
И работать все это будет достаточно быстро, так как lst не хранит в памяти элементы, а вычисляет их налету в цикле for. Правда, из-за этого нельзя определить число элементов в генераторе при помощи функции len:
или получить доступ к его отдельному элементу по индексу:
Если нужно выполнить эти операции, то любое выражение-генератор можно превратить в обычный список. Для этого используется функция list:
В результате, переменная b ссылается на список:
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
с которым мы уже можем работать как со списком.
Видео по теме
#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер
#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm
#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id
#4. Числовые типы, арифметические операции
#5. Математические функции и работа с модулем math
#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()
#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not
#8. Введение в строки. Базовые операции над строками
#9. Знакомство с индексами и срезами строк
#10. Основные методы строк
#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки
#12. Форматирование строк: метод format и F-строки
#14. Срезы списков и сравнение списков
#15. Основные методы списков
#16. Вложенные списки, многомерные списки
#17. Условный оператор if. Конструкция if-else
#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else
#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие
#20. Оператор цикла while
#21. Операторы циклов break, continue и else
#22. Оператор цикла for. Функция range()
#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()
#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()
#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами
#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов
#27. Генераторы списков (List comprehensions)
#28. Вложенные генераторы списков
#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями
#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле
#31. Кортежи (tuple) и их методы
#32. Множества (set) и их методы
#33. Операции над множествами, сравнение множеств
#34. Генераторы множеств и генераторы словарей
#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов
#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование
#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД
#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры
#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs
#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций
#41. Рекурсивные функции
#42. Анонимные (lambda) функции
#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal
#44. Замыкания в Python
#45. Введение в декораторы функций
#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций
#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from
#48. Импорт собственных модулей
#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка
#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты
#51. Функция open. Чтение данных из файла
#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов
#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах
#54. Выражения генераторы
#55. Функция-генератор. Оператор yield
#56. Функция map. Примеры ее использования
#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов
#58. Функция zip. Примеры использования
#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted
#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу
#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных
#62. Функции all и any. Примеры их использования
#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления
#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы
#65. Модуль random стандартной библиотеки
© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта
Итераторы и генераторы
Подробнее см. также:
Итераторы
После создания, объект-итератор может быть явно использован, с помощью вызовов метода next().
После инициализации, метод next() может быть вызван для поочерёдного доступа к парам ключ-значение в объекте:
Генераторы
В то время как пользовательские итераторы могут быть весьма полезны, при их программировании требуется уделять серьёзное внимание поддержке внутреннего состояния. Генераторы предоставляют мощную альтернативу: они позволяют определить алгоритм перебора, написав единственную функцию, которая умеет поддерживать собственное состояние.
Итерируемые объекты
Чтобы быть итерируемым, объект обязан реализовать метод @@iterator, что означает, что он (или один из объектов выше по цепочке прототипов) обязан иметь свойство с именем Symbol.iterator :
Пользовательские итерируемые объекты
Мы можем создать свои собственные итерируемые объекты так:
Встроенные итерируемые объекты
Синтаксис для итерируемых объектов
Продвинутые генераторы
Генераторы вычисляют результаты своих yield выражений по требованию, что позволяет им эффективно работать с последовательностями с высокой вычислительной сложностью, или даже с бесконечными последовательностями, как продемонстрировано выше.
Метод next() также принимает значение, которое может использоваться для изменения внутреннего состояния генератора. Значение, переданное в next(), будет рассматриваться как результат последнего yield выражения, которое приостановило генератор.
Вот генератор чисел Фибоначчи, использующий next(x) для перезапуска последовательности:
Можно заставить генератор выбросить исключение, вызвав его метод throw() и передав в качестве параметра значение исключения, которое должно быть выброшено. Это исключение будет выброшено из текущего приостановленного контекста генератора так, будто текущий приостановленный yield оператор являлся throw оператором.
Что такое класс итератор генератор
Часто Data Scientist и python-программист сталкиваются с задачей чтения больших объемов данных (Big Data). Чтобы при этом компьютер не зависал, помогут специальные объекты: итератор (iterator) и генератор (generator). В этой статье рассмотрим, что это такое, зачем и как их создавать, а также каким образом они берегут оперативную память.
Iterable, iterator, generator — базовые концепты Python
Здесь в конструкторе __init__() добавляется единица, чтобы вывести еще стартовое число. Инициализируем в качестве стартового значения число 5:
После того как count станет меньше нуля, итерирование прекращается, так как возникает исключение StopIteration.
Как работает генератор: примеры кода
Как сказано в документации Python [1], генератор — это удобный способ реализовать протокол итератора, так как нет необходимости создавать классы. Представим тот же CountDown в виде генератора:
С тем же результатом:
Генераторы в классах
Подчеркнем, в классах тоже можно использовать генератор:
Так, вместо метода __next__() используется генератор. Такая запись намного короче.
Поясним, почему генераторы и итераторы так эффективны.
В чем польза генераторов Python
Вначале статьи мы упомянули, что последовательности – это iterable; а списки – это последовательности. При этом в примерах Python-кода не создавали ни списки, ни множества. Сам yield возвращал только одно число из последовательности! Отсюда и эффективность – не нужно хранить в памяти всю последовательность, достаточно лишь текущего значения.
Как мы разбирали в прошлой статье, списки в Python можно создавать в одну строчку, используя конструкцию List comprehension. С генераторами тоже можно проделывать подобное:
В отличие от List comprehension, здесь используются круглые скобки. Также можно проверить тип созданного объекта:
Теперь вы знаете, что такое итераторы и генераторы, и как они помогают эффективно читать большие данные, включая те, что не помещаются в оперативную память. Однако, стоит помнить, что прочитать их можно только один раз.
Освоить все тонкости практической работы с большими данными на Python, помогут наши специализированные курсы по Python в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.