Comment fonctionne exactement la compréhension d'un générateur ?

Question

Que fait la compréhension du générateur ? Comment fonctionne-t-elle ? Je n'ai pas trouvé de tutoriel à ce sujet.

Answer 1

Comprenez-vous la compréhension des listes ? Si c'est le cas, une expression génératrice est comme une compréhension de liste, mais au lieu de trouver tous les éléments qui vous intéressent et de les regrouper dans une liste, elle attend, et produit chaque élément de l'expression, un par un.

>>> 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
>>> 

Étant donné qu'une expression de générateur ne doit produire qu'un seul élément à la fois, elle peut permettre de réaliser d'importantes économies de mémoire. Les expressions de générateur sont les plus utiles dans les scénarios où vous devez prendre un élément à la fois, effectuer de nombreux calculs sur la base de cet élément, puis passer à l'élément suivant. Si vous avez besoin de plus d'une valeur, vous pouvez également utiliser une expression de générateur et en saisir quelques-unes à la fois. Si vous avez besoin de toutes les valeurs avant de poursuivre votre programme, utilisez plutôt une compréhension de liste.

Answer 2

Une compréhension de générateur est la version paresseuse d'une compréhension de liste.

C'est comme une compréhension de liste sauf qu'elle renvoie un itérateur au lieu de la liste, c'est-à-dire un objet avec une méthode next() qui donnera l'élément suivant.

Si vous n'êtes pas familier avec les compréhensions de listes, voir aquí et pour les générateurs, voir aquí .

Answer 3

La compréhension des listes/générateurs est une construction que vous pouvez utiliser pour créer une nouvelle liste/générateur à partir d'une liste existante.

Disons que vous voulez générer la liste des carrés de chaque nombre de 1 à 10. Vous pouvez le faire en Python :

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

ici, range(1,11) génère la liste [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] mais le range n'est pas un générateur avant Python 3.0, et donc la construction que j'ai utilisée est une compréhension de liste.

Si je voulais créer un générateur qui fasse la même chose, je pourrais le faire comme ceci :

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

Dans Python 3, cependant, range est un générateur, donc le résultat ne dépend que de la syntaxe que vous utilisez (crochets ou parenthèses).

Answer 4

La compréhension des générateurs est un moyen facile de créer des générateurs avec une certaine structure. Disons que vous voulez un generator qui sort un par un tous les nombres pairs dans your_list . Si vous le créez en utilisant le style de fonction, ce sera comme ceci :

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

evens = allEvens( yourList )

Vous pourriez obtenir le même résultat avec cette expression de compréhension du générateur :

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

Dans les deux cas, lorsque vous appelez next(evens) vous obtenez le prochain nombre pair dans your_list .

Answer 5

Un autre exemple de compréhension du Générateur :

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