Introducción a las expresiones generadoras

Caja de herramientas Python

Hugo Bowne-Anderson

Data Scientist at DataCamp

Expresiones generadoras

  • Recuerda la comprensión de listas
[2 * num for num in range(10)]

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
  • Usa ( ) en lugar de [ ]
(2 * num for num in range(10))

<generator object <genexpr> at 0x1046bf888>
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Comprensiones de listas vs. generadores

  • Comprensión de listas: devuelve una lista
  • Generadores: devuelven un objeto generador
  • Ambos se pueden iterar
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Imprimir valores de generadores (1)

result = (num for num in range(6))

for num in result:
    print(num)

0
1
2
3
4
5

result = (num for num in range(6))

print(list(result))

[0, 1, 2, 3, 4, 5]
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Imprimir valores de generadores (2)

result = (num for num in range(6))
  • Evaluación perezosa
print(next(result))

0

print(next(result))

1

print(next(result))

2

print(next(result))

3

print(next(result))

4
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Generadores vs. listas por comprensión

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Generadores vs. listas por comprensión

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Generadores vs. listas por comprensión

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Condicionales en expresiones generadoras

even_nums = (num for num in range(10) if num % 2 == 0)

print(list(even_nums))

[0, 2, 4, 6, 8]
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Funciones generadoras

  • Producen objetos generador al llamarlas
  • Se definen como una función normal: def
  • Entregan una secuencia de valores, no uno único
  • Generan cada valor con la palabra clave yield
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Crea una función generadora

  • sequence.py
def num_sequence(n):
    """Generate values from 0 to n."""
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1
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Usa una función generadora

result = num_sequence(5)

print(type(result))

<class 'generator'>

for item in result:
    print(item)

0
1
2
3
4
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¡Vamos a practicar!

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