Как мы уже говорили ранее, протокол состоит из двух методов. Итак, нам нужно реализовать этот метод. Напишите генератор mod_powers a, n , генерирующий последовательность степеней числа a по модулю n a 0, a 1, ldots, a k pmod до тех пор, пока очередная степень не будет равна 1. Напишите генератор babylonian_sequence a , генерирующий данную последовательность до тех пор, пока отличие x_n 2 от a не станет меньше 10.
Генераторы-итераторы Python
И вот мы постепенно подходим к концепции итератора и так называемому Data Flow Programming. Для того чтобы как-нибудь сладить с этим непрерывным потоком поступающей информации, надо его порезать на кусочки и попытаться что-то сделать именно с этими кусочками. Вот тут и возникает итератор.
Итератор — это объект-абстракция, который позволяет брать из источника, будь это stdin или, скажем, какой-то большой контейнер, элемент за элементом, при этом итератор знает только о том объекте, на котором он в текущий момент остановился. С точки зрения C/C++, например, об этом можно думать как о передвигаемом по контейнеру указателе. Рекомендую применительно к этим языкам посмотреть презентацию Андрея Александреску.
Генераторы и итераторы в Python: подробно с примерами
Перебираем элементы с помощью итератора
А теперь ближе к Python. Если предыдущие абзацы показались тебе капитанством и скукой, то прошу не переживать — совсем скоро появится код.
Для начала разберемся в терминологии. В Python (и не только в нем) есть два понятия, которые звучат практически одинаково, но обозначают разные вещи, — iterator и iterable. Первое — это объект, который реализует описанный выше интерфейс, а второе — контейнер, который может служить источником данных для итератора.
Во многих случаях, за исключением особо обговоренных, я постараюсь писать код, совместимый как с Python 2, так и с Python 3. В этом мне поможет модуль six. Six представляет родительский класс, который позволяет не думать, какой next-метод объявлять в объекте, — это всегда __next__() .
Ну, тут все совсем просто. Класс MyIterator предоставляет описанный выше интерфейс для перебора (точнее, генерации) элементов и возбуждает исключение, когда значение текущего шага достигает нуля. Рекомендую обратить внимание на «ленивость» — итератор начинает что-то делать только тогда, когда его по-дружески просит об этом for (то есть при переходе на каждую следующую итерацию).
Внутренние циклы могут использоваться для итераций по элементам, полученным на внешних циклах, например, для распаковки внутренних списков: Так же выражение может содержать произвольное количество переменных, но в этом случае для каждой переменной объявляется отдельный цикл и указывается собственный итерируемый объект. Ключевое слово yield служит как раз разделителем блоков кода, которые исполняет генератор на каждом обращении к нему, то есть на каждой итерации.
Проверяем, что у нас есть Python
Python не так-то просто запустить, поэтому, если вы ещё ничего не делали на Python, прочитайте нашу статью в тему. Там всё описано по шагам.
Для тренировки мы взяли восьмой том полного собрания сочинений Чехова — повести и рассказы. В нём примерно 150 тысяч слов, поэтому должно получиться разнообразно. Этот файл нужно сохранить как che.txt и положить в ту же папку, что и код программы.
👉 Чтобы быстро работать с большими массивами данных, будем использовать библиотеку numpy — она написана специально для биг-даты, работы с нейросетями и обработки больших матриц. Для установки можно использовать команду pip3 install numpy :
Словари и их методы в Python
- Берём файл с исходным текстом и разбиваем его на слова.
- Все слова, которые стоят рядом, соединяем в пары.
- Используя эти пары, составляем словарь цепочек, где указано первое слово и все, которые могут идти после него.
- Выбираем случайное слово для старта.
- Задаём длину текста на выходе и получаем результат.
Запускаем алгоритм
Здесь нет смысла, хотя все слова связаны друг с другом. Чтобы результат был более читабельным, нам нужно увеличить количество слов в парах и оптимизировать алгоритм. Это сделаем в другой раз, на сегодня пока всё.
Опытные питонисты абсолютно справедливо сделают нам замечание: нужно не писать новый алгоритм для обработки цепей Маркова, а использовать какую-нибудь готовую библиотеку типа Markovify.
Всецело поддерживаем. В рабочих проектах, где вам нужно будет быстро получить правильный и предсказуемый результат, нужно не изобретать алгоритмы с нуля, а использовать опыт предыдущих поколений.
Но нам было интересно сделать собственный алгоритм. А когда человеку интересно, ничто не должно стоять на его пути.
Если вы используете Python версии ниже \(3.8\), то что бы избежать двойного выполнения операций можете обеспечить их выполнение во внутреннем генераторе, а во внешнем использовать его результат: Опытные питонисты абсолютно справедливо сделают нам замечание нужно не писать новый алгоритм для обработки цепей Маркова, а использовать какую-нибудь готовую библиотеку типа Markovify. Функция range здесь принимает два аргумента, которые устанавливают границы для сгенерированной последовательности целых чисел.
Получение значения генератора с косвенным вызовом next()
Вы можете получить значения генератора, используя цикл for. Следующая программа показывает, как можно распечатать значения с помощью цикла for и генератора. Это даст тот же результат.
Давайте теперь посмотрим, как на самом деле работает генератор. Обычная функция завершается после оператора return, а генератор – нет.
В первый раз мы вызываем функцию, она возвращает первое значение, полученное вместе с итератором. В следующий раз, когда мы вызываем генератор, он возобновляет работу с того места, где он был приостановлен ранее.
Все значения не возвращаются одновременно из генератора, в отличие от нормальной функции. Это специальность генератора. Он генерирует значения, вызывая функцию снова и снова, что требует меньше памяти, когда мы генерируем огромное количество значений.
Как сгенерировать список в python
- Строка 2 – это объявление генератора, принимающего аргумент. Это необязательный аргумент, все зависит от программиста, который будет реализовывать генератор.
- Строка 3, 5 – упоминает, что могут быть и другие утверждения.
- Строка 4 – является важной частью вышеуказанной программы. Он говорит, что значение аргумента должно быть получено на основе некоторых условий, которые могут быть указаны в утверждениях.
- Строка 8 – вызывает генератор с параметром 10, а строка 9 печатает возвращенный объект генератора.
Содержание статьи
