Introduction
Les générateurs, une fonctionnalité puissante de Python, déroutent souvent les nouveaux arrivants . En fournissant une compréhension plus approfondie des générateurs, cet article vise à clarifier leurs complexités.
Générateurs : une analogie Java
En Java, le threading gère les scénarios « Producteur/Consommateur » . De même, les générateurs Python facilitent le flux de données dans un modèle producteur-consommateur.
Qu'est-ce qu'un générateur ?
Un générateur est une fonction qui génère des valeurs de manière itérative. Il renvoie un objet itérateur sur lequel vous pouvez appeler next jusqu'à ce qu'une exception StopIteration soit déclenchée, indiquant la fin des valeurs. La fonction commence toujours là où elle s'est arrêtée après le dernier rendement.
Pourquoi utiliser des générateurs ?
Syntaxe du générateur
Le mot clé rendement transforme une fonction en un générateur.
def myGen(): yield 1 yield 2
Exemples d'utilisation
# For loop for num in myGen(): print(num) # Using next g = myGen() print(next(g)) print(next(g))
Expressions génératrices
Semblables aux compréhensions de listes, les expressions génératrices fournissent une manière compacte de définir générateurs :
g = (x for x in range(10))
Renvoi de données dans des générateurs
Bien que les générateurs produisent généralement des valeurs, ils peuvent également recevoir des données via la méthode d'envoi. Cependant, il est préférable d'explorer ce concept avancé une fois que les bases sont comprises.
Conclusion
Les générateurs offrent de nombreux avantages, notamment un code concis, l'efficacité de la mémoire et la capacité de gérer flux de données infinis. En comprenant leurs propriétés, les programmeurs peuvent les exploiter efficacement dans diverses applications.
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