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: |

How Does Bitcoin Work?

Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”

Export WhatsApp stickers to Telegram on Android

From the Files app, scroll down to Internal storage, and tap on WhatsApp. Once you’re there, go to Media and then WhatsApp Stickers. Don’t be surprised if you find a large number of files in that folder—it holds your personal collection of stickers and every one you’ve ever received. Even the bad ones.Tap the three dots in the top right corner of your screen to Select all. If you want to trim the fat and grab only the best of the best, this is the perfect time to do so: choose the ones you want to export by long-pressing one file to activate selection mode, and then tapping on the rest. Once you’re done, hit the Share button (that “less than”-like symbol at the top of your screen). If you have a big collection—more than 500 stickers, for example—it’s possible that nothing will happen when you tap the Share button. Be patient—your phone’s just struggling with a heavy load.On the menu that pops from the bottom of the screen, choose Telegram, and then select the chat named Saved messages. This is a chat only you can see, and it will serve as your sticker bank. Unlike WhatsApp, Telegram doesn’t store your favorite stickers in a quick-access reservoir right beside the typing field, but you’ll be able to snatch them out of your Saved messages chat and forward them to any of your Telegram contacts. This also means you won’t have a quick way to save incoming stickers like you did on WhatsApp, so you’ll have to forward them from one chat to the other.

Python django from br


Telegram Python/ django
FROM USA