কী yieldকরে তা বুঝতে , আপনাকে অবশ্যই জেনারেটরগুলি বুঝতে হবে । এবং জেনারেটরগুলি বোঝার আগে আপনাকে অবশ্যই পুনরাবৃত্তিগুলি বুঝতে হবে ।
Iterables
আপনি যখন একটি তালিকা তৈরি করেন, আপনি এর আইটেমগুলি একে একে পড়তে পারেন। একে একে এর আইটেমগুলি পড়তে বলা হয় পুনরাবৃত্তি:
>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist:
... print(i)
1
2
3
mylistএকটি পুনরাবৃত্তিযোগ্য । আপনি যখন কোনও তালিকা উপলব্ধি ব্যবহার করেন, আপনি একটি তালিকা তৈরি করেন এবং তাই একটি পুনরাবৃত্তযোগ্য:
>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
... print(i)
0
1
4
আপনি " for... in..." ব্যবহার করতে পারেন এমন সমস্ত কিছুই পুনরাবৃত্তিযোগ্য; lists, stringsফাইলগুলি ...
এই পুনরাবৃত্তিমূলকগুলি সুবিধাজনক কারণ আপনি এগুলি যতটা ইচ্ছা পড়তে পারেন তবে আপনি সমস্ত মানগুলিকে স্মৃতিতে সঞ্চয় করেন এবং যখন আপনার প্রচুর মান থাকে তখন আপনি যা চান তা সর্বদা তা নয়।
জেনারেটর
জেনারেটরগুলি পুনরাবৃত্তকারী, এক ধরণের পুনরাবৃত্তিযোগ্য আপনি কেবল একবারে পুনরাবৃত্তি করতে পারেন । জেনারেটর সমস্ত মান স্মৃতিতে সঞ্চয় করে না, তারা উড়ে মানগুলি উত্পন্ন করে :
>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4
আপনি ()পরিবর্তে ব্যবহার ব্যতীত এটি ঠিক একই []। কিন্তু তুমিfor i in mygenerator দ্বিতীয়বার সঞ্চালন পারবেন না কারণ জেনারেটরগুলি কেবল একবার ব্যবহার করা যেতে পারে: তারা 0 গণনা করে, তারপর এটি ভুলে গিয়ে 1 গণনা করে এবং একে একে একে 4 গণনা শেষ করে।
উত্পাদ
yieldএকটি কীওয়ার্ড যা ব্যবহার করা হয় যেমন returnফাংশন ব্যতীত কোনও জেনারেটর ফিরে আসবে।
>>> def createGenerator():
... mylist = range(3)
... for i in mylist:
... yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # create a generator
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4
এখানে এটি একটি অকেজো উদাহরণ, তবে এটি কার্যকর যখন আপনি জানেন যে আপনার ফাংশনটি একটি বিশাল মানের মান প্রদান করবে যা আপনাকে কেবল একবার পড়তে হবে।
মাস্টার করার জন্য yield, আপনাকে অবশ্যই বুঝতে হবে যে আপনি যখন ফাংশনটি কল করবেন তখন ফাংশন বডিটিতে আপনার লেখা কোডটি চলবে না। ফাংশনটি কেবল জেনারেটরের বস্তুটি দেয়, এটি কিছুটা জটিল :-)
তারপরে, আপনার কোডটি সেখান থেকে চালিয়ে যাবে যেখানে এটি প্রতিবারই forজেনারেটরটি ব্যবহার করে।
এখন শক্ত অংশ:
প্রথমবার forকলগুলি যখন আপনার ফাংশন থেকে জেনারেটর অবজেক্ট তৈরি হয়েছিল, এটি শুরু থেকে আপনার ফাংশনটিতে কোডটি চালাবে যতক্ষণ না এটি আঘাত করে yield, তখন এটি লুপের প্রথম মানটি ফিরিয়ে দেবে। তারপরে, প্রতিটি পরবর্তী কলটি আপনি ফাংশনে লিখেছেন সেই লুপের আরেকটি পুনরাবৃত্তি চালাবে এবং পরবর্তী মানটি ফেরত দেবে। এই পর্যন্ত জেনারেটরের খালি বিবেচনা করা হয় যা ঘটবে ফাংশন আঘাত ছাড়া সঞ্চালিত হয় যখন চালিয়ে যাবে, yield। এটি হতে পারে কারণ লুপটি শেষ হয়ে গেছে বা আপনি আর কোনওটিকে সন্তুষ্ট করবেন না "if/else"।
আপনার কোড ব্যাখ্যা করা হয়েছে
জেনারেটর:
# Here you create the method of the node object that will return the generator
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
# Here is the code that will be called each time you use the generator object:
# If there is still a child of the node object on its left
# AND if the distance is ok, return the next child
if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
yield self._leftchild
# If there is still a child of the node object on its right
# AND if the distance is ok, return the next child
if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
yield self._rightchild
# If the function arrives here, the generator will be considered empty
# there is no more than two values: the left and the right children
কলার:
# Create an empty list and a list with the current object reference
result, candidates = list(), [self]
# Loop on candidates (they contain only one element at the beginning)
while candidates:
# Get the last candidate and remove it from the list
node = candidates.pop()
# Get the distance between obj and the candidate
distance = node._get_dist(obj)
# If distance is ok, then you can fill the result
if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
result.extend(node._values)
# Add the children of the candidate in the candidate's list
# so the loop will keep running until it will have looked
# at all the children of the children of the children, etc. of the candidate
candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result
এই কোডটিতে বেশ কয়েকটি স্মার্ট পার্ট রয়েছে:
লুপটি তালিকায় পুনরাবৃত্তি করে, তবে লুপটি পুনরাবৃত্ত হওয়ার সময় তালিকাটি প্রসারিত হয় :-) আপনি যদি অসীম লুপটি শেষ করতে পারেন তবে কিছুটা বিপজ্জনক হলেও এই সমস্ত নেস্টেড ডেটা দিয়ে যাওয়ার একটি সংক্ষিপ্ত উপায়। এই ক্ষেত্রে, candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))জেনারেটরের সমস্ত whileমান সরিয়ে ফেলুন , তবে নতুন জেনারেটর অবজেক্ট তৈরি করতে থাকুন যা একই নোডে প্রয়োগ না হওয়ায় পূর্ববর্তীগুলির থেকে বিভিন্ন মান তৈরি করে।
extend()পদ্ধতি একটি তালিকা বস্তুর পদ্ধতি যে একটি iterable আশা এবং তালিকা তার মান যোগ করে।
সাধারণত আমরা এটিতে একটি তালিকা পাস করি:
>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> a.extend(b)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]
তবে আপনার কোডে এটি একটি জেনারেটর পায় যা ভাল কারণ:
- আপনার দুটিবার মান পড়ার দরকার নেই।
- আপনার অনেক বাচ্চা থাকতে পারে এবং আপনি তাদের সমস্ত স্মৃতিতে সঞ্চিত রাখতে চান না।
এবং এটি কাজ করে কারণ পাইথন কোনও পদ্ধতির আর্গুমেন্টের তালিকা কিনা তা বিবেচনা করে না। পাইথন পুনরাবৃত্তির প্রত্যাশা করে তাই এটি স্ট্রিং, তালিকা, টিপলস এবং জেনারেটরের সাথে কাজ করবে! এটিকে হাঁসের টাইপিং বলা হয় এবং পাইথন এত শীতল হওয়ার অন্যতম কারণ। তবে এটি আরও একটি গল্প, অন্য প্রশ্নের জন্য ...
জেনারেটরের উন্নত ব্যবহার দেখতে আপনি এখানে থামতে পারেন বা কিছুটা পড়তে পারেন:
জেনারেটরের ক্লান্তি নিয়ন্ত্রণ করছে
>>> class Bank(): # Let's create a bank, building ATMs
... crisis = False
... def create_atm(self):
... while not self.crisis:
... yield "$100"
>>> hsbc = Bank() # When everything's ok the ATM gives you as much as you want
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print(corner_street_atm.next())
$100
>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])
['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']
>>> hsbc.crisis = True # Crisis is coming, no more money!
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # It's even true for new ATMs
>>> print(wall_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> hsbc.crisis = False # The trouble is, even post-crisis the ATM remains empty
>>> print(corner_street_atm.next())
<type 'exceptions.StopIteration'>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # Build a new one to get back in business
>>> for cash in brand_new_atm:
... print cash
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
$100
...
দ্রষ্টব্য: পাইথন 3 এর জন্য, ব্যবহার করুন print(corner_street_atm.__next__())বাprint(next(corner_street_atm))
এটি কোনও সম্পদে অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করার মতো বিভিন্ন জিনিসের জন্য কার্যকর হতে পারে।
Itertools, আপনার সেরা বন্ধু
ইটারটুলস মডিউলটিতে পুনরাবৃত্তিগুলি ম্যানিপুলেট করতে বিশেষ ফাংশন রয়েছে। কখনও জেনারেটরের নকল করতে চান? চেইন দুটি জেনারেটর? ওয়ান-লাইনারের সাথে নেস্টেড তালিকায় গ্রুপ মানগুলি? Map / Zipঅন্য তালিকা তৈরি না করেই?
তারপর ঠিক import itertools।
একটি উদাহরণ? আসুন চার ঘোড়ার দৌড়ের জন্য আগমনের সম্ভাব্য আদেশগুলি দেখুন:
>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)
<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))
[(1, 2, 3, 4),
(1, 2, 4, 3),
(1, 3, 2, 4),
(1, 3, 4, 2),
(1, 4, 2, 3),
(1, 4, 3, 2),
(2, 1, 3, 4),
(2, 1, 4, 3),
(2, 3, 1, 4),
(2, 3, 4, 1),
(2, 4, 1, 3),
(2, 4, 3, 1),
(3, 1, 2, 4),
(3, 1, 4, 2),
(3, 2, 1, 4),
(3, 2, 4, 1),
(3, 4, 1, 2),
(3, 4, 2, 1),
(4, 1, 2, 3),
(4, 1, 3, 2),
(4, 2, 1, 3),
(4, 2, 3, 1),
(4, 3, 1, 2),
(4, 3, 2, 1)]
পুনরাবৃত্তির অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলি বোঝা
Iteration একটি প্রক্রিয়া যা পুনরাবৃত্তি ( __iter__()পদ্ধতি বাস্তবায়ন ) এবং পুনরাবৃত্তকারীগুলি ( পদ্ধতিটি বাস্তবায়ন করে ) বোঝায় __next__()। Iteabless হ'ল কোনও বস্তু যা থেকে আপনি পুনরুক্তি পেতে পারেন। আইট্রেটারগুলি এমন বস্তু যা আপনাকে পুনরাবৃত্তিতে পুনরাবৃত্তি করতে দেয়।
লুপগুলি কীভাবে forকাজ করে সে সম্পর্কে এই নিবন্ধে আরও রয়েছে ।
yieldএই জবাবটি যা জাদুকর তা নয়। আপনি যখন কোনও ফাংশনটিতে কল করেনyieldযেখানে কোনও বিবৃতি রয়েছে , আপনি একটি জেনারেটর অবজেক্ট পাবেন তবে কোনও কোড চলবে না। তারপরে প্রতিবার আপনি জেনারেটর থেকে কোনও বস্তুটি বের করেন, পাইথন কোনওyieldবিবৃতি না আসা পর্যন্ত ফাংশনে কোডটি কার্যকর করে , তারপরে অজানাটি থামিয়ে দেয় এবং বিতরণ করে। আপনি যখন অন্য কোনও বস্তুটি বের করেন, পাইথন ঠিক এর পরে আবার শুরু হয়yieldএবং এটি অন্যটিতে পৌঁছানো অবধি চলতে থাকেyield(প্রায়শই একই, তবে একটি পুনরাবৃত্তি পরে)। ফাংশনটি শেষ না হওয়া পর্যন্ত এটি অব্যাহত থাকে, যার জেনারেটরটিকে ক্লান্ত মনে করা হয়।