Python ジェネレーターは、イテレーターを作成するための従来の関数に代わるメモリ効率の高い方法をどのように提供するのでしょうか?

Python のジェネレーターについて

ジェネレーターは Python の強力な概念であり、開発者は値を遅延生成するイテレーターを作成できます。これは、単一の値をすぐに返すか、リストを作成して返す従来の関数とは異なります。スレッド化がプロデューサーとコンシューマーを作成する主な手段である Java とは異なり、Python ジェネレーターは、このパターンを実装するための代替方法を提供します。

ジェネレーターとは何ですか?

Aジェネレーター関数は、return の代わりに yield キーワードを使用して識別されます。ジェネレーター関数を呼び出すと、値ではなくイテレーター オブジェクトが返されます。この反復子は、必要に応じて一度に 1 つずつ値を取得するために使用できます。

次の例を考えてみましょう:

def my_generator(n):
    yield n
    yield n + 1

この関数が引数 n で呼び出されると、反復子を返します。これにより、値 n と n 1 を生成できます。反復子で next() 関数を繰り返し呼び出すことで、値を 1 つずつ取得できます。 1 つ:

my_iter = my_generator(6)
print(next(my_iter))  # 6
print(next(my_iter))  # 7

ジェネレーター式とリスト内包表記

ジェネレーター関数に加えて、Python はジェネレーターを定義するための簡潔な構文を提供するジェネレーター式をサポートしています。これらはリスト内包表記に似ていますが、角括弧の代わりに括弧を使用します。

my_generator = (n for n in range(3, 5))

リスト内包表記と同様に、ジェネレーター式は遅延し、必要なときにのみ値を生成します。

使用理由ジェネレータ?

ジェネレータにはいくつかの機能があります利点:

• コードの簡潔さ: ジェネレーターでは、一時リストを作成せずにシーケンスを記述できるため、コードを簡素化できます。
• メモリ効率:ジェネレータはすべての値を作成してメモリに保存するわけではないため、大規模または無限の値を扱うのに適しています。
• 無限シーケンス: ジェネレーターは、リストに保存するのが不可能な無限シーケンスを生成できます。

追加機能

ジェネレーターは、からの収量を使用してジェネレーターにデータを送り返すことをサポートします。構文。これにより、あるジェネレータが別のジェネレータにデータを供給する、より複雑なパイプラインを作成できます。

Python には、ジェネレータを作成および操作するための高度な機能を提供する itertools モジュールも用意されています。これらの関数を調べると、ジェネレーターの操作能力が大幅に向上します。

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