Как именно работает генератор понимания?

Что делает понимание генератора? Как это работает? Я не мог найти учебник по этому поводу.

Вы понимаете состав списков? Если это так, выражение генератора похоже на понимание списка, но вместо того, чтобы находить все интересующие вас элементы и упаковывать их в список, оно ожидает и выводит каждый элемент из выражения один за другим.

>>> my_list = [1, 3, 5, 9, 2, 6]
>>> filtered_list = [item for item in my_list if item > 3]
>>> print(filtered_list)
[5, 9, 6]
>>> len(filtered_list)
3
>>> # compare to generator expression
... 
>>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)
>>> print(filtered_gen)  # notice it's a generator object
<generator object <genexpr> at 0x7f2ad75f89e0>
>>> len(filtered_gen) # So technically, it has no length
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'generator' has no len()
>>> # We extract each item out individually. We'll do it manually first.
... 
>>> next(filtered_gen)
5
>>> next(filtered_gen)
9
>>> next(filtered_gen)
6
>>> next(filtered_gen) # Should be all out of items and give an error
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> # Yup, the generator is spent. No values for you!
... 
>>> # Let's prove it gives the same results as our list comprehension
... 
>>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)
>>> gen_to_list = list(filtered_gen)
>>> print(gen_to_list)
[5, 9, 6]
>>> filtered_list == gen_to_list
True
>>> 

Поскольку выражение генератора должно выдавать только один элемент за раз, это может привести к значительной экономии использования памяти. Выражения генератора имеют наибольший смысл в сценариях, где вам нужно брать по одному элементу за раз, выполнять много вычислений на основе этого элемента, а затем переходить к следующему элементу. Если вам нужно более одного значения, вы также можете использовать выражение генератора и получать несколько значений за раз. Если вам нужны все значения до того, как ваша программа продолжится, используйте вместо этого понимание списка.

Генераторное понимание - это ленивая версия понимания списка.

Это похоже на понимание списка, за исключением того, что оно возвращает итератор вместо списка, то есть объект с методом next (), который вернет следующий элемент.

Если вы не знакомы с пониманием списков, смотрите здесь, а генераторы смотрите здесь .

Понимание списка / генератора - это конструкция, которую вы можете использовать для создания нового списка / генератора из существующего.

Допустим, вы хотите создать список квадратов каждого числа от 1 до 10. Вы можете сделать это в Python:

>>> [x**2 for x in range(1,11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

здесь range(1,11)генерирует список [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], но rangeфункция не является генератором до Python 3.0, и поэтому конструкция, которую я использовал, представляет собой понимание списка.

Если бы я хотел создать генератор, который делает то же самое, я мог бы сделать это так:

>>> (x**2 for x in xrange(1,11))
<generator object at 0x7f0a79273488>

Однако в Python 3 rangeесть генератор, поэтому результат зависит только от синтаксиса, который вы используете (квадратные или круглые скобки).

Понимание генераторов - это простой способ создания генераторов с определенной структурой. Допустим, вам нужен generatorA, который выводит один за другим все четные числа your_list. Если вы создадите его с помощью стиля функции, это будет примерно так:

def allEvens( L ):
    for number in L:
        if number % 2 is 0:
            yield number

evens = allEvens( yourList )

Вы можете добиться того же результата с помощью этого выражения понимания генератора:

evens = ( number for number in your_list if number % 2 == 0 )

В обоих случаях, когда вы звоните, next(evens)вы получаете следующий четный номер your_list.

Понимание генератора - это подход к созданию итераций, что-то вроде курсора, который перемещается по ресурсу. Если вы знаете курсор mysql или курсор mongodb, вы можете знать, что все фактические данные никогда не загружаются в память сразу, а по одному. Курсор перемещается вперед и назад, но в памяти всегда есть один элемент строки / списка.

Короче говоря, используя понимание генераторов, вы можете легко создавать курсоры в Python.

Другой пример понимания Генератора:

print 'Generator comprehensions'

def sq_num(n):
    for num in (x**2 for x in range(n)):    
        yield num

for x in sq_num(10):
    print x 

Генераторы аналогичны только спискам, с незначительной разницей в том, что в списках мы получаем все необходимые числа или элементы списка за один раз, а в генераторах необходимые числа выдаются по одному. Поэтому для получения требуемых элементов мы должны использовать цикл for, чтобы получить все необходимые элементы.

#to get all the even numbers in given range
 
def allevens(n):
    for x in range(2,n):
        if x%2==0:
            yield x

for x in allevens(10)
print(x)

#output
2
4
6
8