Python Generator

1. Vad är en generator i Python?
2. Är Python-generatorer lat?
3. Är generatorer snabbare Python?
4. Hur fungerar en Python-generator?
5. Är Python-serien en generator?
6. Hur kallar man en generator i Python?
7. Vad är lat egendom i Python?
8. Varför använder vi iterator i python?
9. Vad är Python-avkastning?
10. När ska du inte använda en generator?
11. Vilket är snabbare iterator eller generator?
12. Varför använder Python mycket minne?

Vad är en generator i Python?

Python-generatorer är ett enkelt sätt att skapa iteratorer. ... Enkelt sagt är en generator en funktion som returnerar ett objekt (iterator) som vi kan itera över (ett värde i taget).

Är Python-generatorer lat?

Generatorer är minneeffektiva eftersom de bara behöver minne för det värde de ger. Generatorer är lat: de ger bara värden när de uttryckligen frågas. Du kan mata utmatningen från en generator till ingången från en annan generator för att bilda datarörledningar.

Är generatorer snabbare Python?

Generatorn är inte i sig snabbare. Huvudpunkten är minnessparande genom att inte spara mellanvärden. Listförståelse är en annan sak. De sparar mycket tid genom att bygga listan som helhet och inte göra kontinuerlig append.

Hur fungerar en Python-generator?

En Python-generator är en funktion som ger en sekvens av resultat. Det fungerar genom att bibehålla sin lokala status, så att funktionen kan återupptas exakt där den slutade när den anropades efterföljande tider. Således kan du tänka på en generator som något som en kraftfull iterator.

Är Python-serien en generator?

intervall är en klass av oföränderliga iterabla föremål. Deras iterationsbeteende kan jämföras med listor: du kan inte ringa nästa direkt på dem; du måste skaffa en iterator genom att använda iter . Så nej, räckvidd är inte en generator. ... De är oföränderliga, så de kan användas som ordbokstangenter.

Hur kallar man en generator i Python?

När du ringer till en generatorfunktion eller använder ett generatoruttryck returnerar du en speciell iterator som kallas en generator. Du kan tilldela denna generator till en variabel för att kunna använda den. När du anropar speciella metoder på generatorn, till exempel nästa (), körs koden i funktionen upp för att ge .

Vad är lat egendom i Python?

Det är en fastighetsdekoratör som går ur vägen efter det första samtalet. Det låter dig automatiskt cacha ett beräknat värde. Standardbiblioteket @property decorator är ett databeskrivningsobjekt och kallas alltid, även om det finns ett attribut i förekomsten av samma namn.

Varför använder vi iterator i python?

En iterator är ett objekt som kan itereras (loopas) på. Den används för att abstrahera en behållare med data så att den beter sig som ett iterabelt objekt. Du använder förmodligen redan några iterabla objekt varje dag: strängar, listor och ordböcker för att nämna några.

Vad är Python-avkastning?

avkastning är ett nyckelord i Python som används för att återvända från en funktion utan att förstöra tillstånden för dess lokala variabel och när funktionen anropas startar körningen från det senaste avkastningsuttalandet. Alla funktioner som innehåller ett nyckelord betecknas som generator. Därför är avkastning det som gör en generator.

När ska du inte använda en generator?

Generellt, använd inte en generator när du behöver listoperationer, som len (), reversed (), och så vidare. Det kan också finnas tillfällen när du inte vill ha en lat utvärdering (t.ex.g. att göra all beräkning i förväg så att du kan släppa en resurs). I så fall kan ett listuttryck vara bättre.

Vilket är snabbare iterator eller generator?

Från tiderna ovan kan du se att generatorfunktionsvarianten för det självgjorda intervallet () iterator går snabbare än iteratorklassvarianten och när ingen optimering av koden är involverad sprids detta beteende också till C-kodnivån för skapad C-kod av Cython.

Varför använder Python mycket minne?

Dessa siffror kan lätt passa in i ett 64-bitars heltal, så man skulle hoppas att Python skulle lagra dessa miljoner heltal i högst ~ 8 MB: en miljon 8-byte objekt. Faktum är att Python använder mer som 35 MB RAM för att lagra dessa nummer. Varför? Eftersom Python-heltal är objekt och objekt har mycket minne över huvudet.