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description= Aprende los generadores de Python y la palabra clave yield con ejemplos claros sobre funciones generadoras, expresiones, send() y casos de uso reales.;
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python file handling manejo de archivos en python leer archivos en python escribir crear archivos en python eliminar archivos en python python modules tutorial de numpy tutorial de pandas tutorial de scipy tutorial de django python matplotlib introducción a matplotlib primeros pasos con matplotlib matplotlib pyplot trazado con matplotlib marcadores de matplotlib líneas en matplotlib etiquetas en matplotlib cuadrícula de matplotlib subplot de matplotlib dispersión en matplotlib barras en matplotlib histogramas con matplotlib gráficos de pastel con matplotlib machine learning primeros pasos media mediana moda desviación estándar percentil distribución de datos distribución normal de datos diagrama de dispersión regresión lineal regresión polinomial regresión múltiple escalar train test árbol de decisión matriz de confusión agrupamiento jerárquico regresión logística búsqueda en cuadrícula datos categóricos k means agregación bootstrap validación cruzada curva auc roc k vecinos más 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tooling and best practices entornos virtuales paquetes pytest peticiones http generadores de python y yield aprende los generadores de python y la palabra clave yield con ejemplos claros sobre funciones generadoras expresiones send y casos de uso reales un generador es un tipo especial de iterador que produce valores de uno en uno bajo demanda en lugar de calcularlos todos de antemano los generadores se definen usando la sintaxis ordinaria de función con yield en lugar de return son la solución idiomática de python para secuencias grandes o infinitas donde construir una lista completa desperdiciaría memoria o tiempo este capítulo cubre la palabra clave yield funciones generadoras versus listas expresiones generadoras el envío de valores a un generador el encadenamiento de generadores y patrones del mundo real qué es un generador cuando python llama a una función normal ejecuta el cuerpo hasta completarse y devuelve un valor cuando python llama a una función generadora no ejecuta el cuerpo en absoluto devuelve un objeto generador cada vez que llamas a next sobre ese objeto la ejecución se reanuda desde donde se pausó por última vez la sentencia yield continúa hasta el siguiente yield y se suspende de nuevo def count_up start stop while start stop yield start pause here emit the value start 1 gen count_up 1 3 print next gen 1 print next gen 2 print next gen 3 next gen would now raise stopiteration copiar mecánica clave el cuerpo de la función no se ejecuta hasta la primera llamada a next las variables locales y el puntero de instrucción se conservan entre llamadas cuando el cuerpo de la función termina o encuentra un return sin valor python lanza stopiteration automáticamente un bucle for llama a next por ti y se detiene limpiamente en stopiteration la palabra clave yield yield es la única sintaxis que distingue una función generadora de una función normal puedes usar yield en cualquier lugar donde podría aparecer un return incluyendo dentro de bucles condicionales y bloques try except yield vs return return yield tipo de función normal generadora ejecución tras la llamada se ejecuta hasta completarse se pausa en yield estado entre llamadas descartado conservado valores múltiples uno o una tupla uno por yield secuencialmente memoria para datos grandes almacena todos los valores almacena un valor a la vez yield suspende no termina def three_things print about to yield first yield first print about to yield second yield second print about to yield third yield third print generator exhausted for item in three_things print got item copiar salida about to yield first got first about to yield second got second about to yield third got third generator exhausted copiar observa las sentencias print entre los yields el código normal se ejecuta entre cada suspensión funciones generadoras vs listas considera generar los primeros n números al cuadrado usando una lista def squares_list n result for i in range 1 n 1 result append i i return result print squares_list 5 1 4 9 16 25 copiar usando un generador def squares_gen n for i in range 1 n 1 yield i i gen squares_gen 5 print list gen 1 4 9 16 25 copiar ambos producen los mismos valores pero la versión con generador usa memoria o 1 independientemente de n la versión con lista usa o n comienza a producir valores inmediatamente sin esperar a construir toda la colección puede representar secuencias infinitas una lista no puede cuándo elegir un generador usa un generador cuando solo necesitas iterar una vez sobre los valores la secuencia es suficientemente grande como para que almacenarla toda en memoria sea relevante estás construyendo una canalización de datos un generador alimenta a otro la secuencia es potencialmente infinita p ej leer líneas de registro desde un archivo en vivo usa una lista cuando necesitas acceso aleatorio por índice necesitas iterar la misma secuencia varias veces necesitas len slicing o clasificación en el lugar expresiones generadoras una expresión generadora es para los generadores lo que una comprensión de lista es para las listas la sintaxis es idéntica excepto que se usan paréntesis en lugar de corchetes list comprehension builds the full list immediately squares_list x x for x in range 1 6 generator expression lazy produces one value at a time squares_gen x x for x in range 1 6 print type squares_list class list print type squares_gen class generator print list squares_gen 1 4 9 16 25 copiar las expresiones generadoras son más útiles cuando se pasan directamente a una función que consume un iterable total sum x x for x in range 1 101 sum of squares 1 100 print total 338350 copiar no se necesitan paréntesis adicionales cuando la expresión generadora es el único argumento de una llamada a función filtrado con expresiones generadoras evens x for x in range 20 if x 2 0 print list evens 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 copiar generadores infinitos dado que un generador produce valores de forma perezosa puede representar una secuencia sin fin el ejemplo clásico es un contador infinito def counter start 0 n start while true yield n n 1 gen counter 10 print next gen 10 print next gen 11 print next gen 12 copiar para consumir solo una parte de un generador infinito usa itertools islice o sal de un bucle con break import itertools gen counter 1 first_five list itertools islice gen 5 print first_five 1 2 3 4 5 copiar un generador infinito práctico la sucesión de fibonacci def fibonacci a b 0 1 while true yield a a b b a b fib fibonacci print next fib for _ in range 10 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 copiar yield from delegar a un sub generador yield from permite a un generador delegar en otro iterable reenviando cada valor de forma transparente def first_part yield 1 yield 2 def second_part yield 3 yield 4 def combined yield from first_part yield from second_part print list combined 1 2 3 4 copiar yield from también funciona con cualquier iterable no solo con generadores def flatten nested for sublist in nested yield from sublist data 1 2 3 4 5 6 print list flatten data 1 2 3 4 5 6 copiar yield from es más limpio que un bucle for anidado sobre el sub iterable y reenvía correctamente las llamadas send y throw al generador delegado importante para patrones de corrutinas envío de valores a un generador los generadores son canales bidireccionales el método send value reanuda el generador y pasa un valor de vuelta como resultado de la expresión yield def accumulator total 0 while true value yield total yield sends total out receives value in if value is none break total value gen accumulator next gen prime the generator advance to first yield print gen send 10 10 print gen send 20 30 print gen send 5 35 copiar reglas para send debes llamar a next gen o gen send none una vez para avanzar el generador hasta el primer yield antes de poder enviar un valor que no sea none send none es equivalente a next el valor enviado se convierte en el resultado de la expresión yield en el lado izquierdo estado del generador y agotamiento un objeto generador tiene un ciclo de vida con cuatro estados estado descripción creado función generadora llamada el cuerpo aún no ha comenzado en ejecución ejecutándose actualmente dentro de una llamada a next o send suspendido pausado en un yield se reanudará en el próximo next cerrado el cuerpo terminó o se llamó a close lanza stopiteration una vez agotado iterar de nuevo sobre un generador no produce nada gen x for x in range 3 print list gen 0 1 2 print list gen already exhausted copiar si necesitas iterar la salida de un generador más de una vez conviértelo primero a una lista o recrea el generador return dentro de un generador una sentencia return dentro de un generador termina la iteración limpiamente el valor pasado a return se convierte en el atributo value de la excepción stopiteration raramente usado directamente pero importante para la delegación con yield from def limited yield 1 yield 2 return done stopiteration value done gen limited print next gen 1 print next gen 2 try next gen except stopiteration as e print e value done copiar patrones del mundo real lectura de un archivo grande línea a línea def read_lines filepath with open filepath as f for line in f yield line rstrip n memory usage stays constant regardless of file size for line in read_lines etc hosts if line startswith continue print line copiar construcción de una canalización de datos los generadores se componen de forma natural en canalizaciones donde cada etapa transforma el flujo def integers n for i in range 1 n 1 yield i def only_even nums for n in nums if n 2 0 yield n def squared nums for n in nums yield n n compose even squares from 1 20 pipeline squared only_even integers 20 print list pipeline 4 16 36 64 100 144 196 256 324 400 copiar cada etapa es perezosa los valores fluyen por la canalización de uno en uno sin construir listas intermedias división de un iterable en fragmentos def chunks iterable size chunk for item in iterable chunk append item if len chunk size yield chunk chunk if chunk yield chunk data list range 10 for batch in chunks data 3 print batch 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 copiar generadores vs iteradores vs comprensiones característica clase iterador función generadora expresión generadora sintaxis clase con __iter__ __next__ def yield expr for x in verbosidad alta baja muy baja gestión de estado manual automática automática lógica de múltiples sentencias sí sí no expresión única secuencias infinitas sí sí sí legible para lógica compleja sí sí no para cualquier cosa más que una transformación o filtro simple una función generadora es más legible que una expresión generadora para iteración con estado complejo una función generadora casi siempre es preferible a escribir una clase iterador completa consulta python iterators para el enfoque basado en clases las expresiones generadoras se combinan de forma natural con las comprensiones de lista y las comprensiones de diccionario conjunto los decoradores también pueden envolver funciones generadoras para añadir comportamiento de caché o rastreo práctica práctica cuáles de las siguientes afirmaciones sobre los generadores de python son correctas cuáles de las siguientes afirmaciones sobre los generadores de python son correctas una función generadora usa yield en lugar de return para producir valores llamar a una función generadora ejecuta inmediatamente todo el cuerpo de la función un objeto generador puede iterarse con un bucle for o next las expresiones generadoras usan corchetes como las comprensiones de lista los generadores calculan todos los valores de antemano y los almacenan en memoria una vez agotado un objeto generador no produce más valores comprobar was this page helpful yes no previous decoradores next closures on this page qué es un generador la palabra clave yield funciones generadoras vs listas expresiones generadoras generadores infinitos yield from delegar a un sub generador envío de valores a un generador estado del generador y agotamiento return dentro de un 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