Что делает yield в Python? Изучаем функцию yield в Python с примерами и объяснениями
И return, и yield являются встроенными ключевыми словами (или операторами) Python. А yield farming что это оператор yield создает объект-генератор и может возвращать несколько значений, не прерывая выполнение программы. Ключевое слово yield в Python является мощным инструментом для создания генераторов.
Контроль за исчерпанием генератора
При выборе конкретного приложения неплохим вариантом является PVS-Studio. Он находит достаточно много проблем, скрытых в исходниках, а также позволяет проверять код не только на C#, но и на C, C++ и Java. Если заинтересовались, то можете перейти на официальный сайт PVS-Studio по ссылке и совершенно бесплатно попробовать использовать анализатор в течение пробного периода.
В чем отличия между yield и return?
Также мы можем использовать yield в цикле для создания бесконечного генератора. Этот код последовательно будет обрабатывать каждую строку из файла, не загружая все данные в память одновременно. Генераторы могут быть очень полезными в случаях, когда необходимо обработать большой объем данных или когда результат не может быть получен до конца выполнения функции. Любые объекты, для которых можно использовать цикл for, являются итерируемыми – списки, строки, файлы. Итерируемые объекты очень удобны, потому что они не ограничивают количество повторных считываний данных. Однако вся информация находится в оперативной памяти, и при большом объеме данных это нежелательно.
Сравнение производительности return и yield
Объекты, возвращаемые при вызове GetEnumerator, в определённой степени независимы друг от друга. Они начинают генерировать последовательности, используя значения параметров, которые были переданы при вызове yield-метода. Достигается это благодаря хранению исходного значения параметра в дополнительном поле. В первой строке производится вызов GetInts, возвращающий экземпляр класса-генератора. При этом в его поле param_i записывается переданный нами аргумент – ‘0’.
Примеры создания генераторов с yield
Здесь это бесполезный пример, но это удобно, когда вы знаете, что ваша функция вернет огромный набор значений, которые вам нужно будет прочитать только один раз. Если генератор создавался для метода, возвращающего IEnumerator, то никакого GetEnumerator у него нет. Поэтому ‘0’ записывается в поле state сразу при создании экземпляра. Это приводит к изменению значения поля local_i, причём как у firstEnumerator, так и у enumerable, ведь эти ссылки указывают на один и тот же объект. В общем, рекомендую и вам использовать статический анализатор на своих проектах.
Функция-генератор. Оператор yield
Когда в итераторе заканчиваются элементы, возвращается значение, заданное по умолчанию, или возбуждается исключение StopItered. Генератор — это обычная функция, которая при каждом своём вызове возвращает объект. Определим функцию range_gen(), которая генерирует числа в диапазоне от start до end. Можно вызвать эту функцию, используя цикл for, и каждый раз, когда вызывается yield, будет возвращаться очередное число. Одной из областей, где применение yield может дать значительные преимущества, является обработка больших файлов. Рассмотрим пример, в котором нужно прочитать данные из файла, содержащего большое количество строк, и обработать каждую строку.
Python 3 yield: что это и зачем использовать?
Если тело def содержит yield, функция автоматически становится генераторной. “yield” – это ключевое слово в Python 3, используемое внутри функций. Оно позволяет функции стать генератором – объектом, который может временно приостановить своё выполнение и затем возобновить его позже. Генераторы предоставляют удобный способ создавать итерируемые объекты с помощью относительно небольшого объема кода. “yield” в Python 3 — это ключевое слово, используемое для создания генераторов.
Они генерируют значения по запросу, а не одновременно создают все значения и помещают их в память, как это делает обычная функция. Ключевое слово yield используется как return, за исключением того, что функция вернет генератор. А ведь именно поле param_someString будет использовано для задания значения local_someString у объекта magicEnumerator! А исключение было выброшено как раз при попытке вызова local_someString.ToLower(). При втором вызове GetEnumerator мы получим новый объект, в котором значение поля local_SomeString будет задано корректно. Получается, в этом поле будет записано значение по умолчанию – то есть, тот самый null.
Когда использовать yield в Python вместо return: рекомендации и примеры
Помимо yield return существует также и конструкция yield break, позволяющая прервать генерацию последовательности, то есть остановить генератор насовсем. Вызов MoveNext, при котором будет выполнен yield break, вернёт false. Очевидно, что никакого рода изменения полей или свойств не заставят генератор снова работать. Совсем другое дело, если метод, использующий yield, будет вызван заново – ведь при этом будет создан новый объект-генератор, который ещё не успел ‘наткнуться’ на yield break. После запускаэтой программы видим все найденные индексы данного слова по тексту.
- Все они так или иначе связаны с тем, что класс генератора реализует и IEnumerator, и IEnumerable.
- Генераторы – это функции, которые могут остановить свое выполнение на определенном шаге и затем возобновить его с этого места при следующем вызове.
- Однако несмотря на общую концепцию, реализация и особенности работы с yield в различных языках могут отличаться.
- В приведенном ниже коде мы использовали несколько операторов возврата.
- Кроме того, использование yield вместо return может значительно упростить код и улучшить его читаемость, особенно если функция должна вернуть последовательность значений.
Каждый раз, когда значение передается в генератор, его можно обработать по желанию. Здесь yield используется без выражения, чтобы “отдать” значение исполняющейся строчке после process.send(). В приведенном выше примере мы создаем генератор ‘generator()’, который возвращает три значения, используя оператор ‘yield’.
Мы не можем использовать его в анонимных методах и методах содержащих unsafe код. Так же, yield return не может располагаться в блоке try-catch, хотя ничто не мешает разместить его в секции try блока try-finally. Yield break может располагаться в секции try как try-catch так и try-finally. Причины таких ограничений я приводить не буду, так как они детально изложены Эриком Липертом здесь и здесь. Вне зависимости от того, как значение local_i будет меняться при вызовах MoveNext, поле param_i остаётся неизменным. Как мы видели ранее, значение этого поля записывается в поле local_i объекта, возвращаемого при вызове GetEnumerator.
Генераторы позволяют создавать итерируемые объекты, которые могут возвращать значения одно за другим, не загружая все значения в память одновременно. Наличие using в yield-методе влияет на формируемый класс генератора соответствующим образом. В частности, у объектов, фигурирующих в конструкции using, в нужные моменты будет вызываться Dispose. При этом, в соответствии с поведением, ожидаемым от оператора, Dispose будет вызван даже в случае, если во время выполнения было выброшено исключение.
Во многих случаях это гораздо удобнее, чем создавать коллекцию полностью и хранить все её элементы. Для начала давайте реализуем этот пример в нашем скрипте Python с использованием оператора return. Однако мы можем выполнить эти арифметические операции внутри одной функции-генератора, используя несколько операторов yield.
При этом, value является результатом вычисления выражения после yield, а done указывает, была ли завершена функция-генератор. Ключевое слово yield вызывает остановку функции-генератора и возвращает текущее значение выражения, указанного после ключевого слова yield. Его можно рассматривать как аналог ключевого слова return в функции-генераторе.
Генераторы могут временно приостанавливать своё выполнение и возвращать результаты на каждой итерации. Они очень полезны для обработки больших объемов данных, работы с последовательностями и создания эффективных итераций. Затем мы можем использовать этот объект в цикле “for” для итерации по всем значениям, возвращаемым генераторной функцией. Каждый вызов ключевого слова “yield” в функции останавливает её выполнение и возвращает значение, которое представляет собой текущий результат этой итерации. Когда мы продолжаем итерацию, функция возобновляется с того места, где она остановилась, и продолжает своё выполнение.
Выше мы рассмотрели несколько особенностей генераторов, классы которых построены на основе yield-методов, возвращающих IEnumerable. Все они так или иначе связаны с тем, что класс генератора реализует и IEnumerator, и IEnumerable. Куда проще всё обстоит с классами, генерирующимися на основе методов, которые возвращают IEnumerator. Верно, вызов ToLower ни на что тут не повлияет, так как он вообще-то не меняет исходную строку, а создаёт новую. Конечно, в нашем случае это не так уж важно, но в реальной практике ошибки подобного плана приводят к печальным последствиям, и с ними стоит бороться. Если вернуться к методу GetFibonacci (вернее, к тому, во что его превратил компилятор), то можно заметить, что в param_maxValue записано значение соответствующего параметра.
Мы можем использовать это вместо создания бесконечного списка чисел. С помощью yield мы можем реализовать генераторную функцию, которая будет считывать данные из файла построчно, сохраняя всего лишь одну строку в памяти за раз. Основным преимуществом использования yield является то, что он может использоваться для генерации больших или бесконечных последовательностей значений, не загружая память. В данном примере, функция “my_generator” – это генераторная функция, так как она содержит ключевое слово “yield”. Когда мы вызываем эту функцию и присваиваем результат переменной “generator”, мы создаем генераторный объект. Теперь вы понимаете, что значит “yield” в Python и как его использовать при создании генераторов.
Метод MoveNext содержит логику замененного метода с тем лишь отличием, что она представлена в виде машины состояний. В зависимости от реализации изначального метода, сгенерированный класс может дополнительно содержать реализацию метода Dispose. И это работает, потому что Python не волнует, передаётся ли ему списком или нет.