Generator Pythona

1. Co to jest generator w Pythonie?
2. Czy generatory Pythona są leniwe?
3. Czy generatory są szybsze w Pythonie?
4. Jak działa generator Pythona?
5. Czy zakres Pythona jest generatorem?
6. Jak wywołać generator w Pythonie?
7. Co to jest leniwa właściwość w Pythonie?
8. Dlaczego używamy iteratora w Pythonie?
9. Co to jest wydajność Pythona?
10. Kiedy nie należy używać generatora?
11. Który jest szybszym iteratorem lub generatorem?
12. Dlaczego Python zużywa dużo pamięci?

Co to jest generator w Pythonie?

Generatory Pythona to prosty sposób tworzenia iteratorów. ... Mówiąc najprościej, generator to funkcja zwracająca obiekt (iterator), po którym możemy iterować (jedna wartość na raz).

Czy generatory Pythona są leniwe?

Generatory są wydajne w pamięci, ponieważ wymagają pamięci tylko dla jednej wartości, którą dają. Generatory są leniwe: podają wartości tylko wtedy, gdy zostaną wyraźnie o to poproszone. Możesz przesłać dane wyjściowe generatora do wejścia innego generatora, aby utworzyć potoki danych.

Czy generatory są szybsze w Pythonie?

Generator nie jest z natury szybszy. Głównym punktem jest zachowanie pamięci bez zapisywania wartości pośrednich. Rozumienie listy to co innego. Oszczędzają dużo czasu, budując listę jako całość i nie dodając jej w sposób ciągły.

Jak działa generator Pythona?

Generator Pythona to funkcja, która generuje sekwencję wyników. Działa zachowując swój stan lokalny, dzięki czemu funkcja może zostać wznowiona dokładnie w miejscu, w którym została przerwana, gdy zostanie wywołana później. W ten sposób możesz myśleć o generatorze jako o czymś w rodzaju potężnego iteratora.

Czy zakres Pythona jest generatorem?

zakres to klasa niezmiennych obiektów iterowalnych. Ich zachowanie iteracyjne można porównać do list s: nie można wywołać next bezpośrednio na nich; musisz uzyskać iterator za pomocą iter . Więc nie, zasięg nie jest generatorem. ... Są niezmienne, więc mogą być używane jako klucze słownikowe.

Jak wywołać generator w Pythonie?

Kiedy wywołujesz funkcję generatora lub używasz wyrażenia generatora, zwracasz specjalny iterator zwany generatorem. Możesz przypisać ten generator do zmiennej, aby z niego korzystać. Gdy wywołujesz metody specjalne w generatorze, takie jak next (), kod funkcji jest wykonywany aż do uzyskania zysku .

Co to jest leniwa właściwość w Pythonie?

Jest to dekorator nieruchomości, który po pierwszym wezwaniu znika z drogi. Pozwala na automatyczne buforowanie obliczonej wartości. Standardowa biblioteka dekorator @property jest obiektem deskryptora danych i jest zawsze wywoływana, nawet jeśli w instancji o tej samej nazwie istnieje atrybut.

Dlaczego używamy iteratora w Pythonie?

Iterator to obiekt, który może być iterowany (zapętlony). Służy do abstrakcji kontenera danych, aby zachowywał się jak obiekt iterowalny. Prawdopodobnie używasz już kilku iterowalnych obiektów każdego dnia: łańcuchów, list i słowników, aby wymienić tylko kilka.

Co to jest wydajność Pythona?

yield to słowo kluczowe w Pythonie, które jest używane do powrotu z funkcji bez niszczenia stanów jej zmiennej lokalnej, a gdy funkcja jest wywoływana, wykonanie rozpoczyna się od ostatniej instrukcji yield. Każda funkcja zawierająca słowo kluczowe yield jest określana jako generator. Stąd wydajność jest tym, co tworzy generator.

Kiedy nie należy używać generatora?

Ogólnie rzecz biorąc, nie używaj generatora, gdy potrzebujesz operacji na listach, takich jak len (), reverse () i tak dalej. Może się również zdarzyć, że nie chcesz leniwej oceny (np.sol. wykonać wszystkie obliczenia z góry, abyś mógł zwolnić zasób). W takim przypadku wyrażenie listy może być lepsze.

Który jest szybszym iteratorem lub generatorem?

Z powyższych czasów widać, że wariant funkcji generatora samodzielnie utworzonego iteratora range () działa szybciej niż wariant klasy iteratora i gdy nie jest wymagana optymalizacja kodu, zachowanie to propaguje się również na poziom kodu C utworzonego kodu C. przez Cython.

Dlaczego Python zużywa dużo pamięci?

Te liczby mogą z łatwością zmieścić się w 64-bitowej liczbie całkowitej, więc można mieć nadzieję, że Python przechowa te miliony liczb całkowitych w nie więcej niż ~ 8 MB: milion 8-bajtowych obiektów. W rzeczywistości Python używa do przechowywania tych liczb mniej więcej 35 MB pamięci RAM. Dlaczego? Ponieważ liczby całkowite w Pythonie są obiektami, a obiekty mają dużo narzutu pamięci.