Generator Python

1. Ce este un generator în Python?
2. Sunt leneși generatorii Python?
3. Sunt generatoare Python mai rapide?
4. Cum funcționează un generator Python?
5. Gama Python este un generator?
6. Cum sunați un generator în Python?
7. Ce este proprietatea leneșă în Python?
8. De ce folosim iteratorul în python?
9. Ce este randamentul Python?
10. Când nu trebuie să utilizați un generator?
11. Care este un iterator sau un generator mai rapid?
12. De ce Python folosește multă memorie?

Ce este un generator în Python?

Generatoarele Python sunt un mod simplu de a crea iteratoare. ... Pur și simplu vorbind, un generator este o funcție care returnează un obiect (iterator) pe care îl putem itera (o valoare la un moment dat).

Sunt leneși generatorii Python?

Generatoarele sunt eficiente în memorie, deoarece necesită memorie doar pentru valoarea pe care o produc. Generatorii sunt leneși: dau valori numai atunci când sunt solicitați în mod explicit. Puteți alimenta ieșirea unui generator la intrarea unui alt generator pentru a forma conducte de date.

Sunt generatoare mai rapide Python?

Generatorul nu este inerent mai rapid. Punctul major este salvarea memoriei prin salvarea valorilor intermediare. Înțelegerea listei este un lucru diferit. Acestea economisesc mult timp construind lista în ansamblu și neaplicând continuu.

Cum funcționează un generator Python?

Un generator Python este o funcție care produce o succesiune de rezultate. Funcționează prin menținerea stării sale locale, astfel încât funcția să poată relua din nou exact locul în care a rămas atunci când a fost apelată la orele ulterioare. Astfel, vă puteți gândi la un generator ca la ceva ca un iterator puternic.

Gama Python este un generator?

gama este o clasă de obiecte iterabile imuabile. Comportamentul lor de iterație poate fi comparat cu listele: nu puteți apela imediat direct pe ele; trebuie să obțineți un iterator folosind iter . Deci nu, intervalul nu este un generator. ... Sunt imuabile, deci pot fi folosite ca chei de dicționar.

Cum sunați un generator în Python?

Când apelați o funcție generator sau utilizați o expresie generator, întoarceți un iterator special numit generator. Puteți atribui acest generator unei variabile pentru al utiliza. Când apelați metode speciale pe generator, cum ar fi next (), codul din funcție este executat până la randament .

Ce este proprietatea leneșă în Python?

Este un decorator de proprietăți care iese din drum după primul apel. Vă permite să memorați în cache automat o valoare calculată. Biblioteca standard @property decorator este un obiect descriptor de date și este apelat întotdeauna, chiar dacă există un atribut pe instanța cu același nume.

De ce folosim iteratorul în python?

Un iterator este un obiect pe care se poate itera (bucla). Este folosit pentru a abstractiza un container de date pentru a-l face să se comporte ca un obiect iterabil. Probabil că utilizați deja câteva obiecte iterabile în fiecare zi: șiruri, liste și dicționare pentru a numi câteva.

Ce este randamentul Python?

randamentul este un cuvânt cheie în Python care este folosit pentru a reveni dintr-o funcție fără a distruge stările variabilei sale locale și când funcția este apelată, execuția începe de la ultima instrucțiune randament. Orice funcție care conține un cuvânt cheie randament este denumită generator. Prin urmare, randamentul este ceea ce face un generator.

Când nu trebuie să utilizați un generator?

În general, nu utilizați un generator când aveți nevoie de operații de listă, cum ar fi len (), inversat () și așa mai departe. Pot exista și momente în care nu doriți o evaluare leneșă (de ex.g. pentru a face toate calculele în avans, astfel încât să puteți elibera o resursă). În acest caz, o expresie de listă ar putea fi mai bună.

Care este un iterator sau un generator mai rapid?

Din momentele de mai sus puteți vedea că varianta funcției generator a iteratorului auto-made range () rulează mai repede decât varianta clasei iteratorului și atunci când nu este implicată nicio optimizare a codului, acest comportament se propagă și în nivelul de cod C al codului C creat de Cython.

De ce Python folosește multă memorie?

Aceste numere se pot încadra cu ușurință într-un număr întreg de 64 de biți, așa că s-ar spera că Python va stoca acele milioane de numere întregi în cel mult ~ 8MB: un milion de obiecte de 8 octeți. De fapt, Python folosește mai mult de 35 MB de RAM pentru a stoca aceste numere. De ce? Deoarece numerele întregi Python sunt obiecte, iar obiectele au multă memorie.