Gerador Python

1. O que é um gerador em Python?
2. Os geradores Python são preguiçosos?
3. São geradores Python mais rápidos?
4. Como funciona um gerador Python?
5. A gama Python é um gerador??
6. Como você chama um gerador em Python?
7. O que é propriedade preguiçosa em Python?
8. Por que usamos iterador em python?
9. O que é rendimento em Python?
10. Quando você não deve usar um gerador?
11. Qual é o iterador ou gerador mais rápido?
12. Por que o Python usa muita memória?

O que é um gerador em Python?

Geradores Python são uma maneira simples de criar iteradores. ... Simplesmente falando, um gerador é uma função que retorna um objeto (iterador) sobre o qual podemos iterar (um valor por vez).

Os geradores Python são preguiçosos?

Os geradores são eficientes em termos de memória, uma vez que requerem memória apenas para o valor que produzem. Geradores são preguiçosos: eles só produzem valores quando explicitamente solicitados. Você pode alimentar a saída de um gerador para a entrada de outro gerador para formar pipelines de dados.

São geradores Python mais rápidos?

O gerador não é inerentemente mais rápido. O ponto principal é a economia de memória por não salvar valores intermediários. Compreensão de lista é uma coisa diferente. Eles economizam muito tempo criando a lista como um todo e não fazendo anexos contínuos.

Como funciona um gerador Python?

Um gerador Python é uma função que produz uma sequência de resultados. Ele funciona mantendo seu estado local, de modo que a função possa retomar novamente exatamente de onde parou quando chamada subsequentemente. Assim, você pode pensar em um gerador como um poderoso iterador.

A gama Python é um gerador?

intervalo é uma classe de objetos iteráveis ​​imutáveis. Seu comportamento de iteração pode ser comparado à lista s: você não pode chamar next diretamente neles; você tem que obter um iterador usando iter . Portanto, não, o alcance não é um gerador. ... Eles são imutáveis, então podem ser usados ​​como chaves de dicionário.

Como você chama um gerador em Python?

Quando você chama uma função de gerador ou usa uma expressão de gerador, você retorna um iterador especial chamado gerador. Você pode atribuir este gerador a uma variável para usá-lo. Quando você chama métodos especiais no gerador, como next (), o código dentro da função é executado para produzir .

O que é propriedade preguiçosa em Python?

É um decorador de propriedade que sai do caminho após a primeira chamada. Ele permite que você faça o cache automático de um valor computado. O decorador @property da biblioteca padrão é um objeto descritor de dados e é sempre chamado, mesmo se houver um atributo na instância com o mesmo nome.

Por que usamos iterator em python?

Um iterador é um objeto que pode ser iterado (loop) após. É usado para abstrair um contêiner de dados para fazê-lo se comportar como um objeto iterável. Você provavelmente já usa alguns objetos iteráveis ​​todos os dias: strings, listas e dicionários, para citar alguns.

O que é rendimento em Python?

yield é uma palavra-chave em Python usada para retornar de uma função sem destruir os estados de sua variável local e quando a função é chamada, a execução começa a partir da última declaração de yield. Qualquer função que contenha uma palavra-chave de rendimento é denominada gerador. Portanto, o rendimento é o que torna um gerador.

Quando você não deve usar um gerador?

Em geral, não use um gerador quando precisar de operações de lista, como len (), reversed () e assim por diante. Também pode haver momentos em que você não quer uma avaliação preguiçosa (e.g. fazer todos os cálculos antecipadamente para que você possa liberar um recurso). Nesse caso, uma expressão de lista pode ser melhor.

Qual é o iterador ou gerador mais rápido?

A partir dos tempos acima, você pode ver que a variante da função geradora do iterador range () feito por você mesmo é executado mais rápido do que a variante da classe iteradora e quando nenhuma otimização de código está envolvida, esse comportamento se propaga também para o nível de código C do código C criado por Cython.

Por que o Python usa muita memória?

Esses números podem caber facilmente em um inteiro de 64 bits, então seria de se esperar que o Python armazenasse esses milhões de inteiros em não mais do que ~ 8 MB: um milhão de objetos de 8 bytes. Na verdade, Python usa cerca de 35 MB de RAM para armazenar esses números. Por que? Como os inteiros do Python são objetos, e os objetos têm muita sobrecarga de memória.