Что такое yield и как он работает в C#? Хабр
Они могут быть использованы для работы с большими объемами данных или для создания числовых последовательностей. В сочетании с другими конструкциями Python, такими как for циклы и списки comprehensions, функция yield может значительно уменьшить объем занимаемой памяти при обработке больших объемов данных. Генератор функции в Python позволяет создавать итераторы на основе функций. Итератор – это объект, который содержит набор значений и поддерживает последовательный доступ к ним. Любые объекты, для которых можно использовать цикл for, являются итерируемыми – списки, строки, файлы.
Использование yield может быть полезным, когда вы работаете с большими наборами данных или когда вам нужно произвести несколько последовательных операций на некотором наборе данных. Вместо создания списка с результатами, которые нам приходится хранить в памяти, мы можем сразу получать необходимые результаты. Основная функция return – это возврат значения из функции и завершение yield farming что это выполнения этой функции. Когда return используется в функции, она возвращает один объект (любой тип данных) и прерывает работу этой функции. Каждый раз, когда функция вызывается, она начинает выполнение сначала с первой строки, что не очень эффективно. Использование ключевого слова yield в Python позволяет организовать более эффективную работу с большими объемами данных.
Итераторы
Этот код последовательно будет обрабатывать каждую строку из файла, не загружая все данные в память одновременно. В этой функции добавлен аргумент limit, который задает максимальное количество генерируемых чисел. Если это количество достигнуто, то цикл останавливается и генератор функции завершается. Зацикливание происходит, если генератор функции бесконечно генерирует новые значения и не останавливается. Это может привести к тому, что программа заблокируется и перестанет работать.
Это позволяет генерировать последовательности значений и возвращать их по мере необходимости. После создания генератора с помощью ключевого слова yield, вы можете использовать цикл for для получения каждого значения из него. Это происходит благодаря особой механике работы генераторов, которые поставляют значения по одному, когда это необходимо. Если не в даваться в подробности, то генераторы можно представить как простой удобный интерфейс к итераторам с дополнительными методами. В этом случае – выражение yield from позволяет генератору делегировать часть своих операций другому генератору . Это позволяет разделить код, содержащий yield основного генератора и выложить его в другой генератор.
Это предоставляет непосредственный контроль за выполнением генератора и возвратом его значений. Кроме того, генераторы позволяют воспроизводить одинаковые результаты при каждой итерации. Если мы будем генерировать случайные данные каждый раз, когда они нам нужны, то мы не сможем точно повторить результаты в будущем.
Суть yield и return
Можно реализовать как __iter__()и next()на одном и том же классе, так и иметь __iter__()возврат self. Это будет работать для простых случаев, но не когда вы хотите, чтобы два итератора циклически обрабатывали один и тот же объект одновременно. И это работает, потому что Python не заботится, является ли аргумент метода списком или нет. Python ожидает итерации, поэтому он будет работать со строками, списками, кортежами и генераторами! Это называется утка и является одной из причин, почему Python такой крутой. На самом деле ключевое слово yield возвращает объект с двумя параметрами, value и done.
В зависимости от реализации изначального метода, сгенерированный класс может дополнительно содержать реализацию метода Dispose. Когда мы вызываем вторую функцию, она ведет себя совершенно иначе, чем первая. Это yieldутверждение может быть недоступно, но если оно присутствует где-либо, оно меняет природу того, с чем мы имеем дело. Когда next()вызывается впоследствии, он извлекает принадлежащие функции в стек и реанимирует их.
Если мы представим, что наши данные представляют собой большой список, то мы можем создать генератор, который будет обрабатывать этот список по элементу за раз. Это поможет сократить время обработки данных и уменьшить нагрузку на систему. В этом примере функция fibonacci генерирует последовательность чисел Фибоначчи. Когда мы вызываем функцию в цикле for, каждый раз, когда доходит до оператора yield, она возвращает следующее значение из последовательности, начиная с 0. При вызове функции-генератора будет создан объект-генератор, который можно использовать для получения значения последовательности. Генератор функции в Python позволяет создавать последовательности значений, которые генерируются по мере необходимости.
самых важных сферы применения Python: возможности языка
При этом в его поле param_i записывается переданный нами аргумент – ‘0’. В соответствии со сказанным ранее, фактически это будет тот же самый объект, что и enumerable. Отметим также, что при вызове GetEnumerator полю local_i возвращаемого объекта присваивается значение поля param_i объекта enumerable. Именно тут реализована вся логика, которую мы заложили при написании метода GetFibonacci.
Yield используют не потому, что это определено синтаксисом Python, ведь всё, что можно реализовать с его помощью, можно реализовать и с помощью обычного return. То есть, если вы сделали 20 или 100 ставок, индекс надежности будет низким. Нужно сделать хотя бы 500 ставок, чтобы определить этот статистический показатель максимально точно. Если на длинной дистанции вы в убытке или прибыль составляет менее 3% – пересмотрите выбранную вами стратегию.
- Используйте вышеописанные техники для повышения эффективности вашего кода.
- Мало того, что это огромный пожиратель памяти, он также требует много времени для создания во время вызова функции.
- Нетрудно догадаться, что генерируемые последовательности могут быть бесконечными.
- Если необходимо вернуть одно значение и прекратить выполнение функции, используется return, а если нужно вернуть последовательность значений и вернуться в функцию позже, следует использовать yield.
- Оно позволяет функции вернуть результат по частям, вместо того, чтобы вернуть его одним блоком.
Как только в функции появляется ключевое слово yield, она становится функцией, возвращающей генератор. В данной статье я постарался максимально полно разобрать информацию, касающуюся использования yield в C#. Важно отметить, что при вызове GetEnumerator в поле state возвращаемого объекта будет записан ‘0’. Так как метод GetNumbers обращается https://www.xcritical.com/ к полю, то изменение его значения влияет и на логику генерации последовательности. Причём в данном примере можно заметить, что значение поля было изменено буквально во время генерации последовательности. Как уже было отмечено ранее, вызовы MoveNext запускают выполнение метода с момента, где оно было ранее приостановлено.
Когда в итераторе заканчиваются элементы, возвращается значение, заданное по умолчанию, или возбуждается исключение StopItered. Функция с выходом в нем фактически не выполняется вообще, когда вы ее вызываете. Он возвращает объект итератора, который запоминает, где он остановился. В общем, yield позволяет создавать более простые, читаемые и эффективные генераторы в Python.
Тем не менее, yield fromтакже допускается делегирование субгенераторам, что будет объяснено в следующем разделе о совместном делегировании с субпрограммами. Yieldдопустимо только внутри определения функции, и включение yieldв определение функции заставляет его возвращать генератор. Затем ваш код будет продолжаться с того места, где он остановился, каждый раз, когда forиспользуется генератор. Чтобы понять, что yieldзначит, вы должны понять, что такое генераторы . И прежде чем вы сможете понять генераторы, вы должны понять итерируемые .
Чтобы повторить итерацию снова, вы должны снова создать генератор. Чтобы избежать зацикливания генератора функции, необходимо убедиться, что генератор функции имеет условие выхода из цикла. Ключевое слово yield должно использоваться только в функциях, которые создают генераторы. Если вы используете yield в обычной функции, вы получите ошибку синтаксиса. Когда вам нужно обработать большой объем данных, создание списка может занять много времени и потребовать большого количества памяти. В этом случае использование генератора будет более эффективным, потому что он позволит обрабатывать данные по мере их поступления, а не ждать, пока будут созданы все значения.