Risposta.

I generatori sono oggetti iterabili speciali in Python che consentono di creare sequenze "al volo", senza occupare memoria per l'intera collezione contemporaneamente. Vengono implementati tramite funzioni con la parola chiave yield o espressioni generatrici ((expr for ... in ...)). Questo è utile quando si lavora con grandi quantità di dati o flussi potenzialmente infiniti.

Differenze chiave dalle espressioni di lista:

• Espressioni di lista ([x for x in range(10)]) creano subito l'intera lista in memoria.
• Generatori ((x for x in range(10))) creano gli elementi uno alla volta, consumando molta meno memoria.

Quando usare i generatori:

• Se non è necessario l'accesso agli elementi per indice.
• Se i dati sono troppo grandi per essere memorizzati in memoria.
• Quando si organizza l'elaborazione dei dati in streaming (ad esempio, la lettura delle righe di un file).

# Funzione generatrice
def counter(n):
    for i in range(n):
        yield i

for number in counter(5):
    print(number)

Domanda trabocchetto.

"Qual è la differenza tra l'uso di una funzione con yield e una funzione normale che restituisce una lista? Fai un esempio."

Risposta: Una funzione normale calcola e restituisce immediatamente una lista, occupando memoria per tutti i suoi elementi. Una funzione con yield restituisce un generatore, che produce gli elementi uno alla volta e non carica l'intera sequenza in memoria subito.

def make_list(n):
    return [i for i in range(n)]  # Restituisce una lista immediatamente, occupa molta memoria

def make_generator(n):
    for i in range(n):
        yield i  # Restituirà un elemento alla volta

Esempi di errori reali a causa della mancanza di conoscenza delle sottigliezze dell'argomento.

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Storia

Nel progetto per analizzare grandi log si utilizzavano espressioni di lista per estrarre le righe contenenti errori:

error_lines = [line for line in open('biglog.txt') if 'ERROR' in line]

Il file superava i 2 GB e l'applicazione è andata in crash con OOM (Out of Memory). Era necessario utilizzare un generatore:

error_lines = (line for line in open('biglog.txt') if 'ERROR' in line)

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Storia

Un collaboratore voleva analizzare una lista corta, scrisse una funzione con yield, ma dimenticò che viene restituito un generatore, non una lista:

result = my_generator_function()  # result è un generatore, non una lista
if len(result) > 5:  # TypeError: object of type 'generator' has no len()

Correzione: avvolgere il risultato in list().

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Storia

Hanno provato a iterare su un generatore più volte:

numbers = (i for i in range(5))
for n in numbers:
    pass  # esaurito il generatore
for n in numbers:
    print(n)  # non stampa nulla

Il generatore è monouso. È necessario crearne uno nuovo per un uso ripetuto.