Tutoriel Rendement en Python: Générateur & Exemple de rendement vs rendement

Table des matières:

Anonim

Qu'est-ce que le rendement Python?

Le mot-clé yield en python fonctionne comme un retour avec le seul

la différence est qu'au lieu de renvoyer une valeur, il restitue un objet générateur à l'appelant.

Lorsqu'une fonction est appelée et que le thread d'exécution trouve un mot-clé yield dans la fonction, l'exécution de la fonction s'arrête à cette ligne elle-même et renvoie un objet générateur à l'appelant.

Dans ce didacticiel Python, vous apprendrez:

  • Qu'est-ce que le rendement Python?
  • Syntaxe
  • Que sont les générateurs en Python?
  • Différence entre la fonction normale et la fonction du générateur.
  • Comment lire les valeurs du générateur?
  • Les générateurs sont à usage unique
  • Exemple: générateurs et rendement pour la série Fibonacci
  • Exemple: fonction d'appel avec rendement
  • Quand utiliser le rendement au lieu du retour en Python
  • Rendement vs rendement

Syntaxe

yield expression

Description

Python yield renvoie un objet générateur. Les générateurs sont des fonctions spéciales qui doivent être itérées pour obtenir les valeurs.

Le mot-clé yield convertit l'expression donnée en une fonction génératrice qui restitue un objet générateur. Pour obtenir les valeurs de l'objet, il faut l'itérer pour lire les valeurs données au yield.

Exemple: méthode de rendement

Voici un exemple simple de rendement. La fonction testyield () a un mot-clé yield avec la chaîne "Welcome to Guru99 Python Tutorials". Lorsque la fonction est appelée, la sortie est imprimée et elle donne un objet générateur au lieu de la valeur réelle.

def testyield():yield "Welcome to Guru99 Python Tutorials"output = testyield()print(output)

Production:

La sortie donnée est un objet générateur, qui a la valeur que nous avons donnée à yield.

Mais nous n'obtenons pas le message que nous devons donner pour produire des résultats!

Pour imprimer le message donné à yield devra itérer l'objet générateur comme indiqué dans l'exemple ci-dessous:

def testyield():yield "Welcome to Guru99 Python Tutorials"output = testyield()for i in output:print(i)

Production

Welcome to Guru99 Python Tutorials

Que sont les générateurs en Python?

Les générateurs sont des fonctions qui renvoient un objet générateur itérable. Les valeurs de l'objet générateur sont extraites une par une au lieu de la liste complète ensemble et donc pour obtenir les valeurs réelles, vous pouvez utiliser une boucle for, en utilisant la méthode next () ou list ().

Utilisation de la fonction Générateur

Vous pouvez créer des générateurs en utilisant la fonction de générateur et en utilisant l'expression de générateur.

Une fonction de générateur est comme une fonction normale, au lieu d'avoir une valeur de retour, elle aura un mot-clé yield.

Pour créer une fonction de générateur, vous devrez ajouter un mot-clé yield. Les exemples suivants montrent comment créer une fonction de générateur.

def generator():yield "H"yield "E"yield "L"yield "L"yield "O"test = generator()for i in test:print(i)

Production:

HELLO

Différence entre la fonction normale et la fonction du générateur.

Comprenons en quoi une fonction de générateur est différente d'une fonction normale.

Il existe 2 fonctions normal_test () et generator_test ().

Les deux fonctions sont supposées renvoyer la chaîne "Hello World". Le normal_test () utilise return et generator_test () utilise yield.

# Normal functiondef normal_test():return "Hello World"#Generator functiondef generator_test():yield "Hello World"print(normal_test()) #call to normal functionprint(generator_test()) # call to generator function

Production:

Hello World

La sortie montre que lorsque vous appelez la fonction normale normal_test (), elle renvoie la chaîne Hello World. Pour une fonction de générateur avec le mot clé yield, elle renvoie et non la chaîne.

C'est la principale différence entre une fonction de générateur et une fonction normale. Maintenant, pour obtenir la valeur de l'objet générateur, nous devons soit utiliser l'objet à l'intérieur de la boucle for, soit utiliser la méthode next () ou utiliser list ().

print(next(generator_test())) # will output Hello World

Une autre différence à ajouter à la fonction génératrice de fonction normale v / s est que lorsque vous appelez une fonction normale, l'exécution démarre et s'arrête lorsqu'elle revient et la valeur est renvoyée à l'appelant. Ainsi, lorsque l'exécution commence, vous ne pouvez pas arrêter la fonction normale entre les deux et elle ne s'arrêtera que lorsqu'elle rencontrera le mot-clé return.

Mais dans le cas de la fonction générateur une fois que l'exécution démarre quand elle obtient le premier rendement, elle arrête l'exécution et rend l'objet générateur. Vous pouvez utiliser l'objet générateur pour obtenir les valeurs et également, mettre en pause et reprendre selon vos besoins.

Comment lire les valeurs du générateur?

Vous pouvez lire les valeurs d'un objet générateur en utilisant une list (), une boucle for et en utilisant la méthode next ().

Utilisation: list ()

Une liste est un objet itérable dont les éléments sont entre crochets. Utiliser list () sur un objet générateur donnera toutes les valeurs que contient le générateur.

def even_numbers(n):for x in range(n):if (x%2==0):yield xnum = even_numbers(10)print(list(num))

Production:

[0, 2, 4, 6, 8]

Utilisation: for-in

Dans l'exemple, il y a une fonction définie even_numbers () qui vous donnera tous les nombres pairs pour le n défini. L'appel à la fonction even_numbers () retournera un objet générateur, qui est utilisé dans la boucle for.

Exemple:

def even_numbers(n):for x in range(n):if (x%2==0):yield xnum = even_numbers(10)for i in num:print(i)

Production:

02468

Utilisation de next ()

La méthode next () vous donnera l'élément suivant dans la liste, le tableau ou l'objet. Une fois que la liste est vide, et si next () est appelé, il renverra une erreur avec le signal stopIteration. Cette erreur, de next () indique qu'il n'y a plus d'éléments dans la liste.

def even_numbers(n):for x in range(n):if (x%2==0):yield xnum = even_numbers(10)print(next(num))print(next(num))print(next(num))print(next(num))print(next(num))print(next(num))

Production:

02468Traceback (most recent call last):File "main.py", line 11, in print(next(num))StopIteration

Les générateurs sont à usage unique

En cas de générateurs, ils ne sont disponibles qu'une seule fois. Si vous essayez de les utiliser à nouveau, il sera vide.

Par exemple:

def even_numbers(n):for x in range(n):if (x%2==0):yield xnum = even_numbers(10)for i in num:print(i)print("\n")print("Calling the generator again: ", list(num))

Production:

02468Calling the generator again: []

Si vous souhaitez que la sortie soit à nouveau utilisée, vous devrez faire à nouveau l'appel pour fonctionner.

Exemple: générateurs et rendement pour la série Fibonacci

L'exemple suivant montre comment utiliser les générateurs et le rendement en Python. L'exemple générera la série Fibonacci.

def getFibonnaciSeries(num):c1, c2 = 0, 1count = 0while count < num:yield c1c3 = c1 + c2c1 = c2c2 = c3count += 1fin = getFibonnaciSeries(7)print(fin)for i in fin:print(i)

Production:

0112358

Exemple: fonction d'appel avec rendement

Dans cet exemple, nous verrons comment appeler une fonction avec yield.

L'exemple ci-dessous a une fonction appelée test () qui renvoie le carré du nombre donné. Il existe une autre fonction appelée getSquare () qui utilise test () avec le mot-clé yield. La sortie donne la valeur carrée pour une plage de nombres donnée.

def test(n):return n*ndef getSquare(n):for i in range(n):yield test(i)sq = getSquare(10)for i in sq:print(i)

Production:

0149162536496481

Quand utiliser le rendement au lieu du retour en Python

Le mot clé Python3 Yield renvoie un générateur à l'appelant et l'exécution du code ne démarre que lorsque le générateur est itéré.

Un retour dans une fonction est la fin de l'exécution de la fonction et une seule valeur est renvoyée à l'appelant.

Voici la situation dans laquelle vous devez utiliser Rendement au lieu de Retour

  • Utilisez yield au lieu de return lorsque la taille des données est importante
  • Le rendement est le meilleur choix lorsque vous avez besoin que votre exécution soit plus rapide sur de grands ensembles de données
  • Utilisez yield lorsque vous souhaitez renvoyer un grand ensemble de valeurs à la fonction appelante
  • Le rendement est un moyen efficace de produire des données volumineuses ou infinies.

Rendement vs rendement

Voici les différences entre le rendement et le rendement

Rendement Revenir
Yield renvoie un objet générateur à l'appelant et l'exécution du code ne démarre que lorsque le générateur est itéré. Un retour dans une fonction est la fin de l'exécution de la fonction et une seule valeur est renvoyée à l'appelant.
Lorsque la fonction est appelée et qu'elle rencontre le mot-clé yield, l'exécution de la fonction s'arrête. Il renvoie l'objet générateur à l'appelant. L'exécution de la fonction ne démarrera que lorsque l'objet générateur sera exécuté. Lorsque la fonction est appelée, l'exécution démarre et la valeur est restituée à l'appelant s'il y a un mot-clé return. Le retour à l'intérieur de la fonction marque la fin de l'exécution de la fonction.
expression de rendement expression de retour
Aucune mémoire n'est utilisée lorsque le mot-clé yield est utilisé. La mémoire est allouée pour la valeur renvoyée.
Très utile si vous devez gérer une taille de données énorme car la mémoire n'est pas utilisée. Pratique pour les très petites tailles de données.
Les performances sont meilleures si le mot clé yield est utilisé pour des données de grande taille. Une grande quantité de mémoire est utilisée si la taille des données est énorme, ce qui entravera les performances.
Le temps d'exécution est plus rapide en cas de rendement pour des données de grande taille. Le temps d'exécution utilisé est plus car il y a un traitement supplémentaire au cas où la taille de vos données est énorme, cela fonctionnera bien pour une petite taille de données.

Résumé:

  • Le mot clé yield en python fonctionne comme un retour avec la seule différence au lieu de renvoyer une valeur, il restitue une fonction génératrice à l'appelant.
  • Un générateur est un type spécial d'itérateur qui, une fois utilisé, ne sera plus disponible. Les valeurs ne sont pas stockées en mémoire et ne sont disponibles que lorsqu'elles sont appelées.
  • Les valeurs du générateur peuvent être lues en utilisant les méthodes for-in, list () et next ().
  • La principale différence entre yield et return est que yield renvoie une fonction de générateur à l'appelant et return donne une valeur unique à l'appelant.
  • Le rendement ne stocke aucune des valeurs en mémoire, et l'avantage est qu'il est utile lorsque la taille des données est grande, car aucune des valeurs n'est stockée en mémoire.
  • Les performances sont meilleures si le mot-clé yield est utilisé en comparaison pour renvoyer des données de grande taille.