Привет! Сегодня поговорим о генераторах — мощном инструменте в Python, который позволяет создавать элементы по мере необходимости и экономить память.
1. Что такое генератор?
Генератор — это особая функция, которая не возвращает сразу все значения, а генерирует их по одному с помощью yield.
Пример: обычная функция vs генератор
Как работает `yield`?
В отличие от return, оператор yield сохраняет состояние функции.
Вывод:
3. Генераторы против списков
Что лучше: список или генератор?
| Список | Генератор |
| Загружает всю память | Создает элементы по одному |
| Быстрый доступ к любому элементу | Можно итерироваться только один раз |
| Работает быстрее при маленьких объемах данных | Работает быстрее при больших данных |
Пример: разница в памяти
4. Бесконечные последовательности с генераторами
Ты можешь создать бесконечный генератор!
5. Генераторы + `yield from`
Если у нас есть вложенные генераторы, можно использовать yield from.
Вывод:
`yield from` передает управление другому генератору.
6. Лайфхаки с генераторами
Генераторное выражение (аналог list comprehension)
Генератор бесконечной последовательности Фибоначчи
Генератор для чтения больших файлов
7. Когда использовать генераторы?
Когда нужно работать с огромными данными (файлы, базы данных).
Когда нужны бесконечные последовательности.
Когда нужно сэкономить память.
Когда не нужен случайный доступ к элементам.
8. Заключение
Генераторы создают значения по запросу, не загружая память.
yield сохраняет состояние и продолжает выполнение с последнего места.
Они незаменимы при работе с большими данными и бесконечными потоками.
#python #генераторы #оптимизация #память #yield