Generatore di Python

1. Cos'è un generatore in Python?
2. I generatori Python sono pigri?
3. I generatori Python sono più veloci?
4. Come funziona un generatore Python?
5. La gamma Python è un generatore?
6. Come si chiama un generatore in Python?
7. Qual è la proprietà pigra in Python?
8. Perché usiamo l'iteratore in Python?
9. Cos'è il rendimento di Python?
10. Quando non dovresti usare un generatore?
11. Che è l'iteratore o il generatore più veloce?
12. Perché Python usa molta memoria?

Cos'è un generatore in Python?

I generatori Python sono un modo semplice per creare iteratori. ... In parole semplici, un generatore è una funzione che restituisce un oggetto (iteratore) su cui possiamo iterare (un valore alla volta).

I generatori Python sono pigri?

I generatori sono efficienti in termini di memoria poiché richiedono memoria solo per l'unico valore che producono. I generatori sono pigri: forniscono valori solo quando esplicitamente richiesti. È possibile alimentare l'output di un generatore con l'input di un altro generatore per formare pipeline di dati.

I generatori Python sono più veloci?

I generatori non sono intrinsecamente più veloci. Il punto principale è il salvataggio della memoria non salvando i valori intermedi. La comprensione delle liste è una cosa diversa. Risparmiano molto tempo costruendo l'elenco nel suo insieme e non facendo aggiunte continue.

Come funziona un generatore Python?

Un generatore Python è una funzione che produce una sequenza di risultati. Funziona mantenendo il suo stato locale, in modo che la funzione possa riprendere esattamente da dove era stata interrotta quando viene richiamata le volte successive. Quindi, puoi pensare a un generatore come qualcosa come un potente iteratore.

La gamma Python è un generatore?

range è una classe di oggetti iterabili immutabili. Il loro comportamento di iterazione può essere paragonato a list s: non puoi chiamare next direttamente su di loro; devi ottenere un iteratore usando iter . Quindi no, la portata non è un generatore. ... Sono immutabili, quindi possono essere usati come chiavi del dizionario.

Come si chiama un generatore in Python?

Quando chiami una funzione del generatore o usi un'espressione del generatore, restituisci uno speciale iteratore chiamato generatore. È possibile assegnare questo generatore a una variabile per utilizzarlo. Quando chiami metodi speciali sul generatore, come next (), il codice all'interno della funzione viene eseguito fino a yield .

Qual è la proprietà pigra in Python?

È un decoratore di proprietà che si toglie di mezzo dopo la prima chiamata. Ti consente di memorizzare automaticamente nella cache un valore calcolato. La libreria standard @property decorator è un oggetto descrittore di dati e viene sempre chiamata, anche se c'è un attributo sull'istanza con lo stesso nome.

Perché usiamo l'iteratore in Python?

Un iteratore è un oggetto su cui è possibile eseguire l'iterazione (loop). Viene utilizzato per astrarre un contenitore di dati per farlo comportare come un oggetto iterabile. Probabilmente usi già pochi oggetti iterabili ogni giorno: stringhe, elenchi e dizionari per citarne alcuni.

Cos'è il rendimento di Python?

yield è una parola chiave in Python che viene utilizzata per tornare da una funzione senza distruggere gli stati della sua variabile locale e quando la funzione viene chiamata, l'esecuzione inizia dall'ultima istruzione yield. Qualsiasi funzione che contiene una parola chiave yield viene definita generatore. Quindi, il rendimento è ciò che rende un generatore.

Quando non dovresti usare un generatore?

In generale, non utilizzare un generatore quando hai bisogno di operazioni sulle liste, come len (), reversed () e così via. Potrebbero anche esserci momenti in cui non vuoi una valutazione pigra (ad es.g. per fare tutto il calcolo in anticipo in modo da poter rilasciare una risorsa). In tal caso, un'espressione di elenco potrebbe essere migliore.

Che è l'iteratore o il generatore più veloce?

Dai tempi sopra puoi vedere che la variante della funzione del generatore dell'iteratore range () autocostruito viene eseguito più velocemente della variante della classe dell'iteratore e quando non è coinvolta l'ottimizzazione del codice questo comportamento si propaga anche nel livello di codice C del codice C creato di Cython.

Perché Python usa molta memoria?

Quei numeri possono facilmente adattarsi a un intero a 64 bit, quindi si spera che Python memorizzi quei milioni di interi in non più di ~ 8 MB: un milione di oggetti da 8 byte. In effetti, Python utilizza più come 35 MB di RAM per memorizzare questi numeri. Perché? Perché gli interi di Python sono oggetti e gli oggetti hanno molto overhead di memoria.