Python の「yield」キーワードはどのようにして効率的なデータ生成を可能にするのでしょうか?

Python の "yield" キーワードの機能を理解する

ジェネレーター関数、イテレーター、および yield キーワードは、データを段階的に生成できるようにする Python の基本概念です。 .

Iterators

Iterators は 1 つの値を返すオブジェクトですコレクションから一度に。後続の各値にアクセスするには、 next() メソッドを繰り返し呼び出します。

ジェネレーター関数

ジェネレーター関数はイテレーターを作成します。これらは通常の関数に似ていますが、yield ステートメントが含まれています。 yield は return と同じように動作しますが、関数を終了するのではなく、実行を一時停止して値を返します。

Yield キーワード

yield キーワードはジェネレーター関数内で使用されます。 yield が呼び出されるたびに、ジェネレーター関数は指定された値を返し、実行を一時停止します。ジェネレーターが再度呼び出されると、最後の yield ステートメントが終了した時点から実行が再開されます。

例

次のコードを考えてみましょう。

def generate_numbers():
    for i in range(5):
        yield i

このコードは次のように定義します。 0 から 4 までの整数を生成するジェネレーター関数。 next() で呼び出すと、関数は 0、1、2、3、および 4 を返します。

アプリケーション

ジェネレーター関数は一般的に使用されます:

• 増分データ処理: データを増分的に生成し、メモリ使用量を削減します。
• 非同期プログラミング: 実行の一時停止と再開I/O 操作の待機中。
• リソース アクセスの制御: リソースが利用可能な場合にのみ譲歩して、リソースへの同時アクセスを制限します。

ジェネレーターの枯渇の制御

早期の疲労を避けるために発電機の機能を制御できます。例:

class Bank:
    def create_atm(self):
        while True:
            yield "0"

このコードは、無限 ATM ジェネレーターを作成します。ただし、self.crisis に True を代入することで終了できます。このアプローチは、リソースの可用性を制御するのに役立ちます。

Itertools モジュール

itertools モジュールは、リストからすべての可能な順列を生成できる permutations() など、反復可能オブジェクトを操作するための追加ツールを提供します。

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