Generator

Python-Generator

Python-Generator
  1. Was ist ein Generator in Python??
  2. Sind Python-Generatoren faul??
  3. Sind Generatoren schneller Python?
  4. Wie funktioniert ein Python-Generator??
  5. Ist Python Range ein Generator??
  6. Wie ruft man einen Generator in Python auf??
  7. Was ist faul Eigenschaft in Python?
  8. Warum verwenden wir den Iterator in Python??
  9. Was ist Python-Ertrag??
  10. Wann sollten Sie keinen Generator verwenden??
  11. Welches ist schneller Iterator oder Generator?
  12. Warum verwendet Python viel Speicher??

Was ist ein Generator in Python??

Python-Generatoren sind eine einfache Möglichkeit, Iteratoren zu erstellen. ... Einfach ausgedrückt ist ein Generator eine Funktion, die ein Objekt (Iterator) zurückgibt, über das wir iterieren können (jeweils einen Wert).

Sind Python-Generatoren faul??

Generatoren sind speichereffizient, da sie nur Speicher für den einen Wert benötigen, den sie liefern. Generatoren sind faul: Sie liefern nur Werte, wenn sie explizit gefragt werden. Sie können den Ausgang eines Generators dem Eingang eines anderen Generators zuführen, um Datenpipelines zu bilden.

Sind Generatoren schneller Python?

Der Generator ist nicht von Natur aus schneller. Der Hauptpunkt ist das Speichern des Speichers, indem keine Zwischenwerte gespeichert werden. Listenverständnis ist etwas anderes. Sie sparen viel Zeit, indem sie die Liste als Ganzes erstellen und nicht fortlaufend anhängen.

Wie funktioniert ein Python-Generator??

Ein Python-Generator ist eine Funktion, die eine Folge von Ergebnissen erzeugt. Es funktioniert, indem es seinen lokalen Status beibehält, so dass die Funktion genau dort wieder aufgenommen werden kann, wo sie aufgehört hat, wenn sie später aufgerufen wird. Sie können sich einen Generator also als einen leistungsstarken Iterator vorstellen.

Ist Python Range ein Generator??

range ist eine Klasse unveränderlicher iterierbarer Objekte. Ihr Iterationsverhalten kann mit Listen verglichen werden: Sie können sie nicht direkt direkt aufrufen; Sie müssen einen Iterator mit iter erhalten . Also nein, Reichweite ist kein Generator. ... Sie sind unveränderlich und können daher als Wörterbuchschlüssel verwendet werden.

Wie ruft man einen Generator in Python auf??

Wenn Sie eine Generatorfunktion aufrufen oder einen Generatorausdruck verwenden, geben Sie einen speziellen Iterator zurück, der als Generator bezeichnet wird. Sie können diesen Generator einer Variablen zuweisen, um ihn zu verwenden. Wenn Sie spezielle Methoden für den Generator aufrufen, z. B. next (), wird der Code innerhalb der Funktion ausgeführt, um eine Ausbeute zu erzielen .

Was ist faul Eigenschaft in Python?

Es ist ein Immobiliendekorateur, der nach dem ersten Anruf aus dem Weg geht. Sie können einen berechneten Wert automatisch zwischenspeichern. Die Standardbibliothek @property decorator ist ein Datendeskriptorobjekt und wird immer aufgerufen, auch wenn die gleichnamige Instanz ein Attribut enthält.

Warum verwenden wir den Iterator in Python??

Ein Iterator ist ein Objekt, auf dem iteriert (geloopt) werden kann. Es wird verwendet, um einen Datencontainer zu abstrahieren, damit er sich wie ein iterierbares Objekt verhält. Sie verwenden wahrscheinlich bereits einige iterierbare Objekte pro Tag: Zeichenfolgen, Listen und Wörterbücher, um nur einige zu nennen.

Was ist Python-Ertrag??

Yield ist ein Schlüsselwort in Python, das verwendet wird, um von einer Funktion zurückzukehren, ohne die Zustände ihrer lokalen Variablen zu zerstören. Wenn die Funktion aufgerufen wird, beginnt die Ausführung mit der letzten Yield-Anweisung. Jede Funktion, die ein Yield-Schlüsselwort enthält, wird als Generator bezeichnet. Ertrag ist also das, was einen Generator ausmacht.

Wann sollten Sie keinen Generator verwenden??

Verwenden Sie im Allgemeinen keinen Generator, wenn Sie Listenoperationen wie len (), reverse () usw. benötigen. Es kann auch Zeiten geben, in denen Sie keine verzögerte Bewertung wünschen (z.G. um die gesamte Berechnung im Voraus durchzuführen, damit Sie eine Ressource freigeben können). In diesem Fall ist ein Listenausdruck möglicherweise besser.

Welches ist schneller Iterator oder Generator?

Anhand der obigen Zeitpunkte können Sie erkennen, dass die Generatorfunktionsvariante des selbst erstellten range () - Iterators schneller ausgeführt wird als die Iteratorklassenvariante. Wenn keine Codeoptimierung erforderlich ist, wird dieses Verhalten auch auf die C-Code-Ebene des erstellten C-Codes übertragen von Cython.

Warum verwendet Python viel Speicher??

Diese Zahlen können leicht in eine 64-Bit-Ganzzahl passen, daher würde man hoffen, dass Python diese Millionen Ganzzahlen in nicht mehr als ~ 8 MB speichert: eine Million 8-Byte-Objekte. Tatsächlich verwendet Python mehr als 35 MB RAM, um diese Nummern zu speichern. Warum? Weil Python-Ganzzahlen Objekte sind und Objekte viel Speicheraufwand haben.

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