Telegram Group & Telegram Channel
🖥 Важная особенность генераторов в Python!

Давай разберемся, как это работает:

Что такое Генератор?
Функция my_generator_function является генератором, потому что она использует ключевое слово yield.

В отличие от обычной функции, которая выполняет весь код и возвращает одно значение через return, генератор "приостанавливается" на каждом yield, возвращая указанное значение.

При следующем вызове он возобновляет работу с того места, где остановился.
Как работает yield:
Когда вы вызываете gen = my_generator_function(), код внутри функции не выполняется.

Создается специальный объект-генератор (gen).
Первый вызов next(gen) заставляет функцию выполниться до первого yield 1. Функция возвращает 1 и приостанавливается.
Второй вызов next(gen) возобновляет выполнение с точки после yield 1 и доходит до yield 2. Функция возвращает 2 и снова приостанавливается.
Именно поэтому print(next(gen), next(gen)) выводит 1 2.

Как работает return в генераторе:
Когда поток выполнения внутри генератора доходит до оператора return (в нашем случае return 73) или просто до конца функции без явного return, генератор считается завершенным.

Важно: Значение, указанное в return (здесь 73), не возвращается как обычное значение через yield. Вместо этого генератор выбрасывает (raises) специальное исключение: StopIteration.

Этот механизм StopIteration - стандартный способ в Python сигнализировать, что итератор (а генератор - это тип итератора) исчерпан.

Перехват StopIteration и получение значения:
В правой части кода мы пытаемся вызвать next(gen) еще раз.

Генератор возобновляется после yield 2, доходит до return 73 и выбрасывает StopIteration.

Конструкция try...except StopIteration as err: перехватывает это исключение.

Ключевой момент (показан стрелкой на картинке): Значение, которое было указано в операторе return генератора (73), становится доступным как атрибут .value пойманного исключения StopIteration.

Поэтому print(err.value) выводит # 73.

Итог:
Teturn в генераторе не производит очередное значение, а завершает его работу. При этом значение из return "упаковывается" в исключение StopIteration, сигнализирующее об окончании, и его можно извлечь из атрибута .value этого исключения, если перехватить его вручную.

Стандартный цикл for item in generator(): в Python автоматически обрабатывает StopIteration (просто завершает цикл) и не дает прямого доступа к err.value. Поэтому для демонстрации этого механизма и получения возвращаемого значения используется явный вызов next() внутри блока try...except.

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/pythonl/4749
Create:
Last Update:

🖥 Важная особенность генераторов в Python!

Давай разберемся, как это работает:

Что такое Генератор?
Функция my_generator_function является генератором, потому что она использует ключевое слово yield.

В отличие от обычной функции, которая выполняет весь код и возвращает одно значение через return, генератор "приостанавливается" на каждом yield, возвращая указанное значение.

При следующем вызове он возобновляет работу с того места, где остановился.
Как работает yield:
Когда вы вызываете gen = my_generator_function(), код внутри функции не выполняется.

Создается специальный объект-генератор (gen).
Первый вызов next(gen) заставляет функцию выполниться до первого yield 1. Функция возвращает 1 и приостанавливается.
Второй вызов next(gen) возобновляет выполнение с точки после yield 1 и доходит до yield 2. Функция возвращает 2 и снова приостанавливается.
Именно поэтому print(next(gen), next(gen)) выводит 1 2.

Как работает return в генераторе:
Когда поток выполнения внутри генератора доходит до оператора return (в нашем случае return 73) или просто до конца функции без явного return, генератор считается завершенным.

Важно: Значение, указанное в return (здесь 73), не возвращается как обычное значение через yield. Вместо этого генератор выбрасывает (raises) специальное исключение: StopIteration.

Этот механизм StopIteration - стандартный способ в Python сигнализировать, что итератор (а генератор - это тип итератора) исчерпан.

Перехват StopIteration и получение значения:
В правой части кода мы пытаемся вызвать next(gen) еще раз.

Генератор возобновляется после yield 2, доходит до return 73 и выбрасывает StopIteration.

Конструкция try...except StopIteration as err: перехватывает это исключение.

Ключевой момент (показан стрелкой на картинке): Значение, которое было указано в операторе return генератора (73), становится доступным как атрибут .value пойманного исключения StopIteration.

Поэтому print(err.value) выводит # 73.

Итог:
Teturn в генераторе не производит очередное значение, а завершает его работу. При этом значение из return "упаковывается" в исключение StopIteration, сигнализирующее об окончании, и его можно извлечь из атрибута .value этого исключения, если перехватить его вручную.

Стандартный цикл for item in generator(): в Python автоматически обрабатывает StopIteration (просто завершает цикл) и не дает прямого доступа к err.value. Поэтому для демонстрации этого механизма и получения возвращаемого значения используется явный вызов next() внутри блока try...except.

@pythonl

BY Python/ django




Share with your friend now:
tg-me.com/pythonl/4749

View MORE
Open in Telegram


Python django Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.

Python django from ar


Telegram Python/ django
FROM USA