yield. Вместо возврата значения и завершения функции, генератор "приостанавливает" выполнение и возвращает значение. При следующем вызове он возобновляет выполнение с того же места. Таким образом, функция никогда не завершается, и можно генерировать элементы бесконечно.
def infinite_sequence():
num = 0
while True:
yield num
num += 1
# Использование:
generator = infinite_sequence()
print(next(generator)) # Вывод: 0
print(next(generator)) # Вывод: 1
# и так далее...
itertools.islice для ограничения количества элементов.
Генераторы в Python - это мощный инструмент для создания итераторов, которые генерируют значения "по требованию", а не хранят всю последовательность в памяти. Это делает их идеальными для работы с бесконечными последовательностями.
Для создания бесконечной последовательности с помощью генератора нужно определить функцию, которая использует ключевое слово yield для выдачи значений. Главное – чтобы эта функция никогда не доходила до оператора return (или, по крайней мере, чтобы этот return никогда не срабатывал), иначе генератор остановится.
Вот несколько примеров:
1. Бесконечная последовательность натуральных чисел:
def natural_numbers():
n = 1
while True:
yield n
n += 1
# Пример использования:
numbers = natural_numbers()
print(next(numbers)) # Выведет 1
print(next(numbers)) # Выведет 2
print(next(numbers)) # Выведет 3
В этом примере while True обеспечивает бесконечный цикл. Каждый раз, когда вызывается next(numbers), генератор возобновляет выполнение, выдает текущее значение n с помощью yield, увеличивает n и снова приостанавливается до следующего вызова next().
2. Бесконечный генератор случайных чисел:
import random
def random_numbers():
while True:
yield random.random()
# Пример использования:
random_nums = random_numbers()
print(next(random_nums)) # Выведет случайное число
print(next(random_nums)) # Выведет другое случайное число
3. Генератор, возвращающий элементы циклического списка:
def cycle_list(data):
index = 0
while True:
yield data[index]
index = (index + 1) % len(data)
# Пример использования:
colors = cycle_list(['red', 'green', 'blue'])
print(next(colors)) # red
print(next(colors)) # green
print(next(colors)) # blue
print(next(colors)) # red
print(next(colors)) # green
Важно помнить: Так как последовательность бесконечна, необходимо контролировать потребление значений из генератора. Иначе программа может потреблять ресурсы бесконечно. Обычно используют функции вроде islice из модуля itertools, чтобы получить конечное количество элементов из бесконечной последовательности или добавляют логику остановки в цикл обработки.
from itertools import islice
# Получаем первые 10 натуральных чисел из бесконечного генератора
first_ten = list(islice(natural_numbers(), 10))
print(first_ten) # Выведет [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Генераторы обеспечивают эффективный способ работы с бесконечными данными, поскольку они не загружают все данные в память сразу, а вычисляют их по мере необходимости. Это позволяет обрабатывать очень большие или бесконечные объемы данных, которые невозможно уместить в оперативной памяти.