Générateur Python

1. Qu'est-ce qu'un générateur en Python?
2. Les générateurs Python sont-ils paresseux??
3. Les générateurs sont-ils plus rapides en Python?
4. Comment fonctionne un générateur Python?
5. La gamme Python est-elle un générateur?
6. Comment appeler un générateur en Python?
7. Qu'est-ce que la propriété paresseuse en Python?
8. Pourquoi utilisons-nous iterator en python?
9. Quel est le rendement Python?
10. Quand ne devriez-vous pas utiliser un générateur?
11. Quel est l'itérateur ou le générateur le plus rapide?
12. Pourquoi Python utilise-t-il beaucoup de mémoire?

Qu'est-ce qu'un générateur en Python?

Les générateurs Python sont un moyen simple de créer des itérateurs. ... Pour parler simplement, un générateur est une fonction qui renvoie un objet (itérateur) sur lequel on peut itérer (une valeur à la fois).

Les générateurs Python sont-ils paresseux??

Les générateurs sont efficaces en mémoire car ils n'ont besoin de mémoire que pour la valeur qu'ils donnent. Les générateurs sont paresseux: ils ne donnent des valeurs que sur demande explicite. Vous pouvez envoyer la sortie d'un générateur à l'entrée d'un autre générateur pour former des pipelines de données.

Les générateurs sont-ils plus rapides en Python?

Le générateur n'est pas intrinsèquement plus rapide. Le point majeur est la sauvegarde de la mémoire en ne sauvegardant pas les valeurs intermédiaires. La compréhension de liste est une chose différente. Ils gagnent beaucoup de temps en construisant la liste dans son ensemble et en ne faisant pas d'ajout continu.

Comment fonctionne un générateur Python?

Un générateur Python est une fonction qui produit une séquence de résultats. Il fonctionne en conservant son état local, de sorte que la fonction puisse reprendre exactement là où elle s'était arrêtée lorsqu'elle est appelée les fois suivantes. Ainsi, vous pouvez considérer un générateur comme quelque chose comme un itérateur puissant.

La gamme Python est-elle un générateur?

range est une classe d'objets itérables immuables. Leur comportement d'itération peut être comparé aux listes: vous ne pouvez pas appeler next directement sur elles; vous devez obtenir un itérateur en utilisant iter . Donc non, la gamme n'est pas un générateur. ... Ils sont immuables, ils peuvent donc être utilisés comme clés de dictionnaire.

Comment appeler un générateur en Python?

Lorsque vous appelez une fonction de générateur ou utilisez une expression de générateur, vous retournez un itérateur spécial appelé générateur. Vous pouvez affecter ce générateur à une variable afin de l'utiliser. Lorsque vous appelez des méthodes spéciales sur le générateur, telles que next (), le code de la fonction est exécuté jusqu'à .

Qu'est-ce que la propriété paresseuse en Python?

C'est un décorateur immobilier qui se met à l'écart après le premier appel. Il vous permet de mettre en cache automatiquement une valeur calculée. La bibliothèque standard @property decorator est un objet descripteur de données et est toujours appelée, même s'il existe un attribut sur l'instance du même nom.

Pourquoi utilisons-nous iterator en python?

Un itérateur est un objet qui peut être itéré (mis en boucle) sur. Il est utilisé pour abstraire un conteneur de données pour le faire se comporter comme un objet itérable. Vous utilisez probablement déjà quelques objets itérables chaque jour: des chaînes, des listes et des dictionnaires pour n'en nommer que quelques-uns.

Quel est le rendement Python?

yield est un mot-clé en Python qui est utilisé pour retourner à partir d'une fonction sans détruire les états de sa variable locale et lorsque la fonction est appelée, l'exécution commence à partir de la dernière instruction yield. Toute fonction qui contient un mot-clé yield est appelée générateur. Par conséquent, le rendement est ce qui fait qu'un générateur.

Quand ne devriez-vous pas utiliser un générateur?

En général, n'utilisez pas de générateur lorsque vous avez besoin d'opérations de liste, comme len (), reverse (), etc. Il peut également arriver que vous ne vouliez pas d'évaluation paresseuse (e.g. pour faire tout le calcul à l'avance afin de pouvoir libérer une ressource). Dans ce cas, une expression de liste pourrait être meilleure.

Quel est l'itérateur ou le générateur le plus rapide?

À partir des timings ci-dessus, vous pouvez voir que la variante de fonction de générateur de l'itérateur range () auto-fabriqué s'exécute plus rapidement que la variante de classe d'itérateur et lorsqu'aucune optimisation du code n'est impliquée, ce comportement se propage également dans le niveau de code C du code C créé par Cython.

Pourquoi Python utilise-t-il beaucoup de mémoire?

Ces nombres peuvent facilement tenir dans un entier de 64 bits, on pourrait donc espérer que Python stockera ces millions d'entiers dans pas plus de ~ 8 Mo: un million d'objets de 8 octets. En fait, Python utilise plus de 35 Mo de RAM pour stocker ces nombres. Pourquoi? Parce que les entiers Python sont des objets et que les objets ont beaucoup de surcharge de mémoire.