Python Generator

1. Hvad er en generator i Python?
2. Er Python-generatorer dovne?
3. Er generatorer hurtigere Python?
4. Hvordan fungerer en Python-generator?
5. Er Python-serien en generator?
6. Hvordan kalder du en generator i Python?
7. Hvad er doven ejendom i Python?
8. Hvorfor bruger vi iterator i python?
9. Hvad er Python-udbytte?
10. Hvornår skal du ikke bruge en generator?
11. Hvilket er hurtigere iterator eller generator?
12. Hvorfor bruger Python meget hukommelse?

Hvad er en generator i Python?

Python-generatorer er en enkel måde at oprette iteratorer på. ... Kort sagt er en generator en funktion, der returnerer et objekt (iterator), som vi kan gentage (en værdi ad gangen).

Er Python-generatorer dovne?

Generatorer er hukommelseseffektive, da de kun kræver hukommelse til den ene værdi, de giver. Generatorer er dovne: de giver kun værdier, når de udtrykkeligt bliver bedt om det. Du kan føre output fra en generator til input fra en anden generator for at danne datarørledninger.

Er generatorer hurtigere Python?

Generatoren er ikke iboende hurtigere. Hovedpunktet er hukommelsesbesparelse ved ikke at gemme mellemværdier. Listeforståelse er en anden ting. De sparer meget tid ved at opbygge listen som en helhed og ikke gøre vedvarende tilføjelse.

Hvordan fungerer en Python-generator?

En Python-generator er en funktion, der producerer en sekvens af resultater. Det fungerer ved at opretholde sin lokale tilstand, så funktionen kan genoptages igen nøjagtigt, hvor den slap, når den blev kaldt efterfølgende gange. Således kan du tænke på en generator som noget som en kraftig iterator.

Er Python-serien en generator?

rækkevidde er en klasse af uforanderlige gentagelige genstande. Deres iterationsadfærd kan sammenlignes med liste s: du kan ikke ringe direkte direkte til dem; du er nødt til at få en iterator ved at bruge iter . Så nej, rækkevidde er ikke en generator. ... De er uforanderlige, så de kan bruges som ordbogstaster.

Hvordan kalder du en generator i Python?

Når du kalder på en generatorfunktion eller bruger et generatorudtryk, returnerer du en speciel iterator kaldet en generator. Du kan tildele denne generator til en variabel for at kunne bruge den. Når du kalder på specielle metoder på generatoren, såsom næste (), udføres koden inden for funktionen op til kapacitet .

Hvad er doven ejendom i Python?

Det er en indretningsarkitekt, der kommer ud af vejen efter det første opkald. Det giver dig mulighed for automatisk at cache en beregnet værdi. Standardbiblioteket @property decorator er et databeskrivelsesobjekt og kaldes altid, selvom der er en attribut for forekomsten af ​​det samme navn.

Hvorfor bruger vi iterator i python?

En iterator er et objekt, der kan gentages (loopes) efter. Det bruges til at abstrahere en beholder med data for at få det til at opføre sig som et iterabelt objekt. Du bruger sandsynligvis allerede et par gentagelige objekter hver dag: strenge, lister og ordbøger for at nævne nogle få.

Hvad er Python-udbytte?

udbytte er et nøgleord i Python, der bruges til at vende tilbage fra en funktion uden at ødelægge tilstanden for dens lokale variabel, og når funktionen kaldes, starter udførelsen fra den sidste udbytteopgørelse. Enhver funktion, der indeholder et nøgleord, kaldes generator. Derfor er udbytte det, der gør en generator.

Hvornår skal du ikke bruge en generator?

Generelt skal du ikke bruge en generator, når du har brug for lister, som len (), reverseret () osv. Der kan også være tidspunkter, hvor du ikke vil have doven evaluering (f.eks.g. at foretage al beregningen foran, så du kan frigive en ressource). I så fald kan et listeudtryk muligvis være bedre.

Hvilket er hurtigere iterator eller generator?

Fra timingen ovenfor kan du se, at generatorfunktionsvarianten af ​​det selvfremstillede interval () iterator kører hurtigere end iteratorklassevarianten, og når der ikke er involveret nogen optimering af kode, udbreder denne adfærd sig også til C-kodeniveau for C-kode oprettet af Cython.

Hvorfor bruger Python meget hukommelse?

Disse tal kan let passe ind i et 64-bit heltal, så man håber, at Python gemmer de millioner heltal i højst ~ 8 MB: en million 8-byte objekter. Faktisk bruger Python mere som 35 MB RAM til at gemme disse numre. Hvorfor? Fordi Python-heltal er objekter, og objekter har meget hukommelsesomkostninger.