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description=Python-Generatoren und das yield-Schlüsselwort mit klaren Beispielen zu Generatorfunktionen, Ausdrücken, send() und praxisnahen Anwendungsfällen.;

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entpacken tuples aktualisieren variablennamen python einführung python erste schritte python syntax python kommentare python variablen python datentypen python zahlen python casting python strings python booleans python operatoren python listen python tupeln gruppieren python dictionaries python if else python while schleifen python for schleifen python funktionen python lambda python arrays python klassen objekte python vererbung python iteratoren python scope python module python datumsangaben python math python json python regex python pip python try except python benutzereingabe python string formatierung file handling python dateiverarbeitung python dateien lesen python dateien schreiben erstellen python dateien löschen python modules numpy tutorial pandas tutorial scipy tutorial django tutorial python matplotlib matplotlib einführung matplotlib erste schritte matplotlib pyplot matplotlib plotting matplotlib marker matplotlib linie matplotlib beschriftungen matplotlib grid matplotlib subplot matplotlib scatter matplotlib balken matplotlib histogramme matplotlib kreisdiagramme machine learning erste schritte mittelwert median modus standardabweichung perzentil datenverteilung normalverteilung von daten streudiagramm lineare regression polynomiale regression multiple regression skalierung train test entscheidungsbaum konfusionsmatrix hierarchisches clustering logistische regression grid search kategoriale daten k means bootstrap aggregation cross validation auc roc kurve k nearest neighbors python mysql mysql einstieg mysql datenbank erstellen mysql tabelle erstellen mysql insert mysql select mysql where mysql order by mysql delete mysql drop table mysql update mysql limit mysql join python mongodb mongodb erste schritte mongodb datenbank erstellen mongodb collection erstellen mongodb insert mongodb find mongodb query mongodb sort mongodb delete mongodb drop collection mongodb update mongodb limit intermediate python f strings type hints args kwargs decorators generatoren closures rekursion kontextmanager comprehensions enumerate zip map match anweisung advanced oop magic methods property static classmethod dataclasses polymorphismus kapselung abstrakte klassen enums python how to listen duplikate entfernen string umkehren zwei zahlen addieren error handling and the standard library ausnahmen auslösen collections itertools os sys random csv dateien concurrency in python asyncio threading python tooling and best practices virtuelle umgebungen pakete pytest http anfragen python generatoren und yield python generatoren und das yield schlüsselwort mit klaren beispielen zu generatorfunktionen ausdrücken send und praxisnahen anwendungsfällen ein generator ist eine besondere art von iterator der werte einzeln auf abruf erzeugt anstatt sie alle im voraus zu berechnen generatoren werden mit der üblichen funktions syntax definiert wobei yield anstelle von return verwendet wird sie sind die idiomatische python lösung für große oder unendliche sequenzen bei denen das erstellen einer vollständigen liste speicher oder zeit verschwenden würde dieses kapitel behandelt das schlüsselwort yield generatorfunktionen im vergleich zu listen generatorausdrücke das senden von werten in einen generator das verketten von generatoren und praxisnahe muster was ist ein generator wenn python eine reguläre funktion aufruft führt sie den rumpf vollständig aus und gibt einen wert zurück wenn python eine generatorfunktion aufruft führt sie den rumpf überhaupt nicht aus stattdessen gibt sie ein generatorobjekt zurück jedes mal wenn sie next auf diesem objekt aufrufen wird die ausführung dort fortgesetzt wo sie zuletzt unterbrochen wurde der yield ausdruck läuft bis zum nächsten yield und hält erneut an 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 kopieren wichtige mechanismen der funktionsrumpf wird erst beim ersten next aufruf ausgeführt lokale variablen und der anweisungszeiger werden zwischen den aufrufen gespeichert wenn der funktionsrumpf endet oder ein leeres return trifft löst python automatisch stopiteration aus eine for schleife ruft next für sie auf und hält bei stopiteration sauber an das yield schlüsselwort yield ist die einzige syntax die eine generatorfunktion von einer regulären unterscheidet sie können yield überall verwenden wo auch return stehen könnte einschließlich in schleifen bedingungen und try except blöcken yield vs return return yield funktionstyp regulär generator ausführung nach dem aufruf läuft bis zum ende hält bei yield an zustand zwischen aufrufen verworfen erhalten mehrere werte einer oder ein tupel einer pro yield nacheinander speicher für große daten hält alle werte hält jeweils einen wert yield unterbricht beendet nicht 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 kopieren ausgabe about to yield first got first about to yield second got second about to yield third got third generator exhausted kopieren beachten sie die print anweisungen zwischen den yields normaler code wird zwischen jeder unterbrechung ausgeführt generatorfunktionen vs listen betrachten sie die erzeugung der ersten n quadratzahlen mit einer liste 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 kopieren mit einem generator 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 kopieren beide erzeugen dieselben werte aber die generator variante verwendet o 1 speicher unabhängig von n die listenvariante verwendet o n beginnt sofort mit der werteerzeugung ohne die gesamte sammlung erst aufzubauen kann unendliche sequenzen darstellen eine liste kann das nicht wann einen generator wählen verwenden sie einen generator wenn sie die werte nur einmal durchlaufen müssen die sequenz so groß ist dass es auf den speicher ankommt sie eine datenpipeline aufbauen ein generator speist den nächsten die sequenz potenziell unendlich ist z b lesen von protokollzeilen aus einer live datei verwenden sie eine liste wenn sie zufälligen zugriff per index benötigen sie dieselbe sequenz mehrmals durchlaufen müssen sie len slicing oder in place sortierung benötigen generatorausdrücke ein generatorausdruck verhält sich zu generatoren wie ein list comprehension zu listen die syntax ist identisch außer dass runde klammern statt eckiger klammern verwendet werden 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 kopieren generatorausdrücke sind am nützlichsten wenn sie direkt an eine funktion übergeben werden die ein iterable konsumiert total sum x x for x in range 1 101 sum of squares 1 100 print total 338350 kopieren es werden keine zusätzlichen klammern benötigt wenn der generatorausdruck das einzige argument eines funktionsaufrufs ist filtern mit generatorausdrücken evens x for x in range 20 if x 2 0 print list evens 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 kopieren unendliche generatoren da ein generator werte lazy erzeugt kann er eine sequenz ohne ende darstellen das klassische beispiel ist ein unendlicher zähler 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 kopieren um nur einen teil eines unendlichen generators zu verarbeiten verwenden sie itertools islice oder verlassen sie eine schleife mit break import itertools gen counter 1 first_five list itertools islice gen 5 print first_five 1 2 3 4 5 kopieren ein praktischer unendlicher generator die fibonacci folge 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 kopieren yield from delegation an einen teilgenerator yield from ermöglicht es einem generator an ein anderes iterable zu delegieren und dabei jeden wert transparent weiterzuleiten 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 kopieren yield from funktioniert auch mit beliebigen iterables nicht nur mit generatoren 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 kopieren yield from ist sauberer als eine verschachtelte for schleife über das teil iterable und leitet send und throw aufrufe korrekt an den delegierten generator weiter wichtig für coroutine muster werte in einen generator senden generatoren sind bidirektionale kanäle die methode send value setzt den generator fort und übergibt dabei einen wert als ergebnis des yield ausdrucks zurück 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 kopieren regeln für send sie müssen einmal next gen oder gen send none aufrufen um den generator bis zum ersten yield vorzurücken bevor sie einen nicht none wert senden können send none ist äquivalent zu next der gesendete wert wird zum ergebnis des yield ausdrucks auf der linken seite generatorzustand und erschöpfung ein generatorobjekt hat einen lebenszyklus mit vier zuständen zustand beschreibung erstellt generatorfunktion aufgerufen rumpf noch nicht gestartet laufend wird gerade ausgeführt innerhalb eines next oder send aufrufs angehalten angehalten bei einem yield wird beim nächsten next fortgesetzt geschlossen rumpf beendet oder close aufgerufen löst stopiteration aus einmal erschöpft liefert ein erneutes durchlaufen eines generators nichts mehr gen x for x in range 3 print list gen 0 1 2 print list gen already exhausted kopieren wenn sie die ausgabe eines generators mehr als einmal durchlaufen müssen konvertieren sie ihn entweder zuerst in eine liste oder erstellen sie den generator neu return innerhalb eines generators eine return anweisung innerhalb eines generators beendet die iteration sauber der an return übergebene wert wird zum value attribut der stopiteration ausnahme selten direkt verwendet aber wichtig für die yield from delegation 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 kopieren praxisnahe muster eine große datei zeile für zeile lesen 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 kopieren eine datenpipeline aufbauen generatoren lassen sich natürlich zu pipelines zusammensetzen bei denen jede stufe den datenstrom transformiert 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 kopieren jede stufe ist lazy werte fließen einzeln durch die pipeline ohne zwischenlisten aufzubauen ein iterable in blöcke aufteilen 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 kopieren generatoren vs iteratoren vs comprehensions merkmal iterator klasse generatorfunktion generatorausdruck syntax klasse mit __iter__ __next__ def yield expr for x in ausführlichkeit hoch gering sehr gering zustandsverwaltung manuell automatisch automatisch mehrzeilige logik ja ja nein einzelner ausdruck unendliche sequenzen ja ja ja lesbarkeit bei komplexer logik ja ja nein für alles was über eine einfache transformation oder filterung hinausgeht ist eine generatorfunktion lesbarer als ein generatorausdruck für komplexe zustandsbehaftete iteration ist eine generatorfunktion fast immer einer vollständigen iterator klasse vorzuziehen siehe python iteratoren für den klassenbasierten ansatz generatorausdrücke passen gut zu list comprehensions und dictionary set comprehensions dekoratoren können generatorfunktionen auch umbrechen um caching oder tracing verhalten hinzuzufügen übungen übung which of the following statements about python generators are correct which of the following statements about python generators are correct a generator function uses yield instead of return to produce values calling a generator function immediately runs the entire function body a generator object can be iterated with a for loop or next generator expressions use square brackets like list comprehensions generators compute all values upfront and store them in memory once exhausted a generator object produces no more values prüfen was this page helpful yes no previous decorators next closures on this page was ist ein generator das yield schlüsselwort generatorfunktionen vs listen generatorausdrücke unendliche generatoren yield from delegation an einen teilgenerator werte in einen generator senden generatorzustand und erschöpfung return innerhalb eines generators praxisnahe muster generatoren vs iteratoren vs comprehensions übungen w3docs kostenlose tutorials beispiele übungen snippets und quizze für das web seit 2014 bücher html lernen css lernen javascript lernen git lernen java lernen php lernen python lernen üben übungen quizze probier editor tools html editor password generator html encoder code diff json beautifier unternehmen über uns kontakt datenschutzrichtlinie sprache english deutsch русский français 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