Авіаквитки

generator - це функція або вираз, що повертає особливий тип ітератора, який називається generator iterator. Generator-iterator-и ліниві: вони не зберігають свої values у памʼяті, а генерують свої значення тоді, коли вони потрібні.

Функція-генератор має такий самий вигляд, як і будь-яка інша функція, але містить один або кілька виразів yield. Кожен yield призупиняє виконання коду, зберігаючи поточний стан виконання (разом з усіма локальними змінними та інструкціями try). Коли генератор відновлює роботу, він повертається до збереженого стану, на відміну від звичайних функцій, які скидають стан за кожного виклику.

Створення генератора

Генератори створюють майже так само, як інші функції з циклами чи рекурсією, але вони потребують виразу yield, який ми трохи згодом розглянемо докладніше.

Ось приклад: функція, що повертає квадрати чисел із заданого масиву. У поточному вигляді всі вхідні дані потрібно обробити, перш ніж повернути хоч якісь значення:

>>> def squares(list_of_numbers):
...     squares = []
...     for number in list_of_numbers:
...         squares.append(number ** 2)
...     return squares

Перетворити цю функцію на генератор можна так:

>>> def squares_generator(list_of_numbers):
...     for number in list_of_numbers:
...         yield number ** 2

Сенс у тому, що генератор використовують, коли не потрібно отримувати всі значення одразу. Це заощаджує памʼять і обчислювальні ресурси, адже обчислюється лише те значення, з яким ми працюємо в цей момент.

Використання генератора

У Python генератори можна використовувати замість більшості iterables. Це стосується функцій та обʼєктів, які приймають iterable/iterator як аргумент.

Щоб скористатися генератором squares_generator():

>>> squared_numbers = squares_generator([1, 2, 3, 4])

>>> for square in squared_numbers:
...     print(square)
...
1
4
9
16

Значення з generator можна також отримувати й читати за допомогою функції next(). next() викликає метод __next__() обʼєкта-генератора-ітератора, «просуваючи» або обчислюючи код до його виразу yield, який потім «віддає» чи повертає значення:

>>> squared_numbers = squares_generator([1, 2])

>>> next(squared_numbers)
1
>>> next(squared_numbers)
4

Коли generator-iterator повністю вичерпано й більше немає значень для повернення, він викидає помилку StopIteration.

>>> next(squared_numbers)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

Вираз yield

Вираз yield дуже схожий на вираз return. На відміну від виразу return, yield віддає значення тому, хто викликав, у певній точці, призупиняючи обчислення й повернення решти значень, доки їх не запросять. Коли yield обчислюється, він зупиняє виконання функції, у якій міститься, і повертає значення цієї функції на той момент часу. Після цього функція залишається в області видимості, і коли викликають __next__(), виконання продовжується, доки yield не зустрінеться знову.

>>> def infinite_sequence():
...     current_number = 0
...     while True:
...         yield current_number
...         current_number += 1

>>> lets_try = infinite_sequence()
>>> lets_try.__next__()
0
>>> lets_try.__next__()
1

Навіщо створювати генератор?

Генератори стають у пригоді в багатьох задачах.

Коли ми працюємо з великим набором значень, класти їх усі в памʼять, імовірно, не варто. Генератор дає змогу обробляти великі дані частина за частиною, заощаджуючи памʼять і підвищуючи швидкодію.

Генератори також дуже помічні, коли процес чи обчислення складні, затратні або нескінченні:

>>> def infinite_sequence():
...     current_number = 0
...     while True:
...         yield current_number
...         current_number += 1

Тепер, коли для обʼєкта infinite_sequence викликають __next__(), він повертатиме попереднє число + 1.