Introdução a expressões geradoras

Caixa de ferramentas Python

Hugo Bowne-Anderson

Data Scientist at DataCamp

Expressões geradoras

  • Relembrando compreensão de lista
[2 * num for num in range(10)]

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
  • Use ( ) em vez de [ ]
(2 * num for num in range(10))

<generator object <genexpr> at 0x1046bf888>
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Compreensões de lista vs. geradores

  • Compreensão de lista: retorna uma lista
  • Geradores: retornam um objeto gerador
  • Ambos são iteráveis
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Imprimindo valores de geradores (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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Imprimindo valores de geradores (2)

result = (num for num in range(6))
  • Avaliação preguiçosa
print(next(result))

0

print(next(result))

1

print(next(result))

2

print(next(result))

3

print(next(result))

4
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Geradores vs. compreensões de lista

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Geradores vs. compreensões de lista

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Geradores vs. compreensões de lista

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Condicionais em expressões geradoras

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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Funções geradoras

  • Produzem objetos geradores quando chamadas
  • Definidas como funções normais - def
  • Geram uma sequência de valores em vez de retornar um só
  • Geram valores com a palavra-chave yield
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Crie uma função geradora

  • 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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Use uma função geradora

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 praticar!

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