Python의 'yield' 키워드는 어떻게 생성기에서 효율적인 반복 및 메모리 관리를 가능하게 합니까?

Python에서 "수익률"의 역할 탐구: 생성기의 성능 잠금 해제

반복자와 생성기 이해

반복자의 핵심은 목록 및 문자열과 같은 반복 가능 항목을 순차적으로 순회하는 기능. 그러나 생성기는 이 개념을 한 단계 더 발전시켜 온디맨드 가치 생성을 위한 강력한 메커니즘을 제공합니다.

생성기 소개

모든 값을 메모리에 저장하는 목록과 달리 생성기는 값을 1개 생성합니다. 필요에 따라 하나씩. 이는 대규모 데이터 세트를 처리할 때 메모리 효율성을 높여줍니다. 생성기는 함수 내에서 Yield 키워드를 사용하여 생성됩니다.

값 산출

Yield 키워드는 함수의 반환과 유사하게 작동하지만 함수 실행을 종료하는 대신 함수를 일시 중지하고 다음을 반환합니다. 값. 생성기 함수에 대한 후속 호출은 일시 중지된 위치부터 실행을 재개하여 가능한 모든 값을 모두 사용할 때까지 계속해서 값을 생성합니다.

get_child_candidates 메서드: 포괄적인 설명

_get_child_candidates 메소드를 분석해 보겠습니다. code:

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild  

이 방법은 노드와 세 개의 거리 매개변수를 사용하고 수율을 활용하여 특정 거리 기준을 충족하는 잠재적인 하위 후보를 반환합니다. 각 항복 문은 잠재적인 후보를 나타냅니다.

호출자 메서드에서 _get_child_candidates 사용

호출자 메서드에서 코드는 먼저 최종 값을 수집하는 결과와 초기 값을 저장하는 후보라는 두 개의 목록을 초기화합니다. 마디. 그런 다음 후보자에 후보자가 있는 한 계속되는 루프에 들어갑니다.

1. 후보자 중에서 마지막 후보자를 검색하여 목록에서 제거합니다.
2. 거리를 계산합니다. 후보와 다른 물체 사이.
3. 거리가 지정된 기준을 충족하면 후보의 값을 다음에 추가합니다. 결과입니다.
4. 마지막으로 _get_child_candidates 메서드를 사용하여 현재 후보의 하위 후보를 후보에 추가합니다.

이 루프는 생성기를 활용하여 전체 트리 구조를 효과적으로 탐색합니다. 모든 잠재적 후보를 메모리에 저장합니다.

발전기 고갈 제어

발전기 메소드를 통해 효율적으로 제어할 수 있으므로 사용자 정의 동작이 가능합니다. 예를 들어, 특정 조건이 충족되면 값 생성을 중지하도록 생성기를 구성할 수 있습니다.

itertools의 다양성

Python itertools 모듈은 반복 가능 항목을 조작하기 위한 다양하고 강력한 기능을 제공합니다. 이러한 함수를 사용하면 순열 생성, 생성자 결합, 값 그룹화 등의 작업이 가능합니다.

요약하자면, Python의 Yield 키워드를 사용하면 생성기를 생성하여 과도한 메모리를 소비하지 않고도 대규모 데이터 세트에 대해 효율적으로 반복할 수 있습니다. 반복자의 다용성과 itertools의 강력한 유틸리티가 결합된 생성기는 Python의 데이터 조작을 위한 풍부한 기능을 제공합니다.

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