Привет! Сегодня разберем генераторы и итераторы — мощные инструменты, которые помогают писать эффективный код, экономя память. Если ты работаешь с большими объемами данных, эта тема станет твоим секретным оружием!
1. Итераторы в Python: что это такое?
Итератор — это объект, по которому можно перебирать (итерировать) данные.
Примеры итерабельных объектов:
- list, tuple, set, dict, str
- файлы
- объекты, реализующие __iter__() и __next__()
Простейший пример итерации — цикл for:
Но что происходит "под капотом"?
Python превращает список в итератор с помощью iter() и перебирает его через next():
Когда элементы заканчиваются, выбрасывается StopIteration.
Создаем свой итератор
Чтобы сделать объект итератором, нужно добавить два метода:
- __iter__() — возвращает сам объект
- __next__() — возвращает следующий элемент
Итератор сам запоминает, где остановился!
2. Генераторы: ленивые итераторы
Генератор — это функция, которая запоминает свое состояние и возвращает значения по одному с помощью yield.
Простой пример генератора:
Как это работает?
- yield заменяет return, но не завершает функцию.
- При каждом next() выполнение продолжается с места остановки.
Генератор вместо списка
Допустим, нам нужно создать миллион чисел.
Теперь numbers не занимает память, пока не начнем извлекать элементы!
Пример: бесконечный генератор
3. Генераторные выражения (Generator Expressions)
Генератор можно записать в одну строку, как list comprehension:
Заключение
Итераторы позволяют перебирать данные шаг за шагом.
Генераторы — это "ленивые" итераторы, которые экономят память.
yield позволяет приостанавливать выполнение и возвращать значения.
Используешь ли ты генераторы? Напиши в комментариях!