यह समझने के लिए कि yieldआपको क्या समझना चाहिए, जनरेटर क्या हैं। और इससे पहले कि आप जनरेटर को समझ सकें, आपको पुनरावृत्तियों को समझना चाहिए ।
Iterables
जब आप एक सूची बनाते हैं, तो आप एक-एक करके इसके आइटम पढ़ सकते हैं। इसकी वस्तुओं को एक-एक करके पढ़ना पुनरावृत्ति कहलाता है:
>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist:
... print(i)
1
2
3
mylistएक चलने योग्य है । जब आप किसी सूची की समझ का उपयोग करते हैं, तो आप एक सूची बनाते हैं, और इसलिए एक पुनरावृत्ति:
>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
... print(i)
0
1
4
आप for... in...जिस चीज़ पर " " का उपयोग कर सकते हैं वह एक पुनरावृति है; lists, stringsफाइलें, ...
ये पुनरावृत्तियां आसान हैं क्योंकि आप उन्हें अपनी इच्छानुसार पढ़ सकते हैं, लेकिन आप सभी मानों को स्मृति में संग्रहीत करते हैं और यह हमेशा वैसा नहीं होता है जब आप बहुत सारे मूल्यों को चाहते हैं।
जेनरेटर
जनरेटर पुनरावृत्त होते हैं, एक प्रकार का चलने योग्य आप केवल एक बार पुनरावृत्त कर सकते हैं । जनरेटर स्मृति में सभी मूल्यों को संग्रहीत नहीं करते हैं, वे मक्खी पर मूल्यों को उत्पन्न करते हैं :
>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4
यह सिर्फ एक ही है सिवाय इसके कि आप के ()बजाय इस्तेमाल किया []। लेकिन, आप दूसरी बार प्रदर्शन नहीं कर सकतेfor i in mygenerator क्योंकि जनरेटर का उपयोग केवल एक बार किया जा सकता है: वे 0 की गणना करते हैं, फिर इसके बारे में भूल जाते हैं और 1 की गणना करते हैं, और 4 की गणना करते हैं, एक-एक करके।
प्राप्ति
yieldएक कीवर्ड है जिसका उपयोग किया जाता है return, जैसे फ़ंक्शन को छोड़कर एक जनरेटर लौटाएगा।
>>> def createGenerator():
... mylist = range(3)
... for i in mylist:
... yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4
यहां यह एक बेकार उदाहरण है, लेकिन यह तब उपयोगी है जब आप जानते हैं कि आपका फ़ंक्शन मानों का एक बड़ा सेट लौटाएगा, जिसे आपको केवल एक बार पढ़ना होगा।
मास्टर करने के लिए yield, आपको यह समझना चाहिए कि जब आप फ़ंक्शन को कॉल करते हैं, तो फ़ंक्शन बॉडी में आपके द्वारा लिखा गया कोड नहीं चलता है। फ़ंक्शन केवल जनरेटर ऑब्जेक्ट लौटाता है, यह थोड़ा मुश्किल है :-)
फिर, आपका कोड जारी रहेगा जहां से यह रवाना होता है कि हर बार forजनरेटर का उपयोग होता है।
अब मुश्किल हिस्सा:
पहली बार forआपके फ़ंक्शन से निर्मित जनरेटर ऑब्जेक्ट को कॉल करता है, यह आपके फ़ंक्शन में कोड को शुरुआत से चलाएगा जब तक कि यह हिट नहीं हो जाता है yield, तब यह लूप के पहले मूल्य को वापस कर देगा। फिर, प्रत्येक बाद की कॉल फ़ंक्शन में लिखे गए लूप का एक और चलना चलाएगी और अगला मान लौटाएगी। यह तब तक जारी रहेगा जब तक कि जनरेटर को खाली नहीं माना जाता है, जो तब होता है जब फ़ंक्शन बिना छेद के चलता है yield। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि लूप समाप्त हो गया है, या क्योंकि आप अब संतुष्ट नहीं हैं "if/else"।
आपका कोड समझाया गया
जनरेटर:
# Here you create the method of the node object that will return the generator
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
# Here is the code that will be called each time you use the generator object:
# If there is still a child of the node object on its left
# AND if the distance is ok, return the next child
if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
yield self._leftchild
# If there is still a child of the node object on its right
# AND if the distance is ok, return the next child
if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
yield self._rightchild
# If the function arrives here, the generator will be considered empty
# there is no more than two values: the left and the right children
कॉलर:
# Create an empty list and a list with the current object reference
result, candidates = list(), [self]
# Loop on candidates (they contain only one element at the beginning)
while candidates:
# Get the last candidate and remove it from the list
node = candidates.pop()
# Get the distance between obj and the candidate
distance = node._get_dist(obj)
# If distance is ok, then you can fill the result
if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
result.extend(node._values)
# Add the children of the candidate in the candidate's list
# so the loop will keep running until it will have looked
# at all the children of the children of the children, etc. of the candidate
candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result
इस कोड में कई स्मार्ट भाग हैं:
एक सूची पर लूप पुनरावृत्त होता है, लेकिन सूची का विस्तार होता है जबकि लूप को पुनरावृत्त किया जा रहा है :-) यह इन सभी नेस्टेड डेटा के माध्यम से जाने का एक संक्षिप्त तरीका है, भले ही यह थोड़ा खतरनाक हो क्योंकि आप अनंत लूप के साथ समाप्त हो सकते हैं। इस स्थिति में, candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))जनरेटर के सभी मूल्यों को समाप्त कर देता है, लेकिन whileनए जनरेटर ऑब्जेक्ट बनाता रहता है जो पिछले वाले से अलग-अलग मान उत्पन्न करेगा क्योंकि यह एक ही नोड पर लागू नहीं होता है।
extend()विधि एक सूची वस्तु विधि है कि एक iterable अपेक्षा करता है और सूची में अपने मूल्यों को जोड़ता है।
आमतौर पर हम इसे एक सूची देते हैं:
>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.extend(b)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]
लेकिन आपके कोड में, यह एक जनरेटर है, जो अच्छा है क्योंकि:
- आपको दो बार मान पढ़ने की आवश्यकता नहीं है।
- आपके पास बहुत सारे बच्चे हो सकते हैं और आप नहीं चाहते कि वे सभी मेमोरी में संग्रहीत हों।
और यह काम करता है क्योंकि पायथन को परवाह नहीं है कि क्या विधि का तर्क एक सूची है या नहीं। अजगर उम्मीद करता है कि यह तार, सूची, ट्यूपल्स और जनरेटर के साथ काम करेगा! इसे डक टाइपिंग कहा जाता है और यही एक कारण है कि पायथन इतना अच्छा है। लेकिन यह एक और कहानी है, एक और सवाल के लिए ...
आप यहां रुक सकते हैं, या जनरेटर का उन्नत उपयोग देखने के लिए थोड़ा सा पढ़ सकते हैं:
एक जनरेटर थकावट को नियंत्रित करना
>>> class Bank(): # Let's create a bank, building ATMs
... crisis = False
... def create_atm(self):
... while not self.crisis:
... yield "$100"
>>> hsbc = Bank() # When everything's ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])
['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
>>> hsbc.crisis = True # Crisis is coming, no more money!
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # It's even true for new ATMs
>>> print(wall_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> hsbc.crisis = False # The trouble is, even post-crisis the ATM remains empty
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # Build a new one to get back in business
>>> for cash in brand_new_atm:
... print cash
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
...
नोट: पायथन 3 के लिए, का उपयोग करें print(corner_street_atm.__next__())याprint(next(corner_street_atm))
यह विभिन्न चीजों के लिए उपयोगी हो सकता है जैसे किसी संसाधन तक पहुंच को नियंत्रित करना।
Itertools, तुम्हारा सबसे अच्छा दोस्त
Itertools मॉड्यूल में पुनरावृत्तियों को हेरफेर करने के लिए विशेष कार्य शामिल हैं। कभी एक जनरेटर की नकल करना चाहते हैं? चेन दो जनरेटर? वन-लाइनर के साथ नेस्टेड सूची में समूह मान? Map / Zipदूसरी सूची बनाए बिना?
फिर बस import itertools।
एक उदाहरण? आइए देखें चार-घोड़े की दौड़ के लिए आने के संभावित आदेश:
>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)
<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))
[(1, 2, 3, 4),
(1, 2, 4, 3),
(1, 3, 2, 4),
(1, 3, 4, 2),
(1, 4, 2, 3),
(1, 4, 3, 2),
(2, 1, 3, 4),
(2, 1, 4, 3),
(2, 3, 1, 4),
(2, 3, 4, 1),
(2, 4, 1, 3),
(2, 4, 3, 1),
(3, 1, 2, 4),
(3, 1, 4, 2),
(3, 2, 1, 4),
(3, 2, 4, 1),
(3, 4, 1, 2),
(3, 4, 2, 1),
(4, 1, 2, 3),
(4, 1, 3, 2),
(4, 2, 1, 3),
(4, 2, 3, 1),
(4, 3, 1, 2),
(4, 3, 2, 1)]
पुनरावृति के आंतरिक तंत्र को समझना
Iteration iterables ( __iter__()पद्धति को लागू करने) और iterators (विधि को लागू करने) को लागू करने वाली एक प्रक्रिया है __next__()। Iterables किसी भी ऑब्जेक्ट हैं जिनसे आप एक पुनरावृत्ति प्राप्त कर सकते हैं। Iterators ऑब्जेक्ट हैं जो आपको पुनरावृत्तियों पर पुनरावृति करने देते हैं।
इस लेख में इसके बारे में अधिक है कि forलूप कैसे काम करते हैं ।
yieldयह उत्तर उतना जादुई नहीं है जितना कि यह उत्तर बताता है। जब आप एक फ़ंक्शन कहते हैं जिसमेंyieldकहीं भी एक बयान होता है , तो आपको एक जनरेटर ऑब्जेक्ट मिलता है, लेकिन कोई कोड नहीं चलता है। फिर हर बार जब आप जनरेटर से एक ऑब्जेक्ट निकालते हैं, तो पायथन फ़ंक्शन में कोड निष्पादित करता है जब तक कि यह एकyieldबयान नहीं आता है , तब ऑब्जेक्ट को रोक देता है और वितरित करता है। जब आप किसी अन्य ऑब्जेक्ट को निकालते हैं, तो पायथन बस के बाद फिर से शुरू होता हैyieldऔर तब तक जारी रहता है जब तक कि यह दूसरे तक नहीं पहुंचताyield(अक्सर एक ही, लेकिन बाद में एक पुनरावृत्ति)। यह तब तक जारी रहता है जब तक कि फ़ंक्शन अंत तक नहीं चलता है, जिस बिंदु पर जनरेटर को समाप्त माना जाता है।