Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что такое генераторы и итераторы в Python?

В Python генераторы и итераторы — это объекты, позволяющие работать с потенциально большими последовательностями данных без необходимости загружать всё в память одновременно. То есть и генераторы, и итераторы позволяют перебирать элементы коллекций.

🔹Итераторы реализуют методы __iter__() и __next__(). Метод __iter__() возвращает сам итератор, а __next__() — следующий элемент коллекции. Если элементы заканчиваются, __next__() должен вызвать исключение StopIteration.

🔹Генераторы представляют собой специальный способ реализации итераторов. Их можно реализовать двумя способами: как функцию с ключевым словом yield или как генераторное выражение. Главное отличие генератора от итератора заключается в том, что значения генерируются по требованию. Каждый раз, когда генератор достигает yield, он возвращает значение и «замирает», сохраняя своё состояние до следующего вызова. Это позволяет использовать меньше памяти при итерации по длинным последовательностям. Канонический пример — генератор, порождающий последовательность чисел Фибоначчи.

#программирование
#python

www.tg-me.com/it/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/364

1.3K viewsMay 5, 2024 at 13:01

Что такое генераторы и итераторы в Python?

В Python генераторы и итераторы — это объекты, позволяющие работать с потенциально большими последовательностями данных без необходимости загружать всё в память одновременно. То есть и генераторы, и итераторы позволяют перебирать элементы коллекций.

🔹Итераторы реализуют методы __iter__() и __next__(). Метод __iter__() возвращает сам итератор, а __next__() — следующий элемент коллекции. Если элементы заканчиваются, __next__() должен вызвать исключение StopIteration.

🔹Генераторы представляют собой специальный способ реализации итераторов. Их можно реализовать двумя способами: как функцию с ключевым словом yield или как генераторное выражение. Главное отличие генератора от итератора заключается в том, что значения генерируются по требованию. Каждый раз, когда генератор достигает yield, он возвращает значение и «замирает», сохраняя своё состояние до следующего вызова. Это позволяет использовать меньше памяти при итерации по длинным последовательностям. Канонический пример — генератор, порождающий последовательность чисел Фибоначчи.

#программирование
#python

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований