Làm việc với Trình tạo trong Python

Nếu bạn đang đọc các dòng từ tệp nhật ký hoặc xử lý một danh sách dài các mục, một tùy chọn là tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có thể sử dụng nhiều bộ nhớ và cản trở hiệu suất. Máy phát điện cung cấp một giải pháp có giá trị.

Trình tạo giảm bớt yêu cầu tải lượng lớn dữ liệu vào bộ nhớ cùng một lúc. Chúng đặc biệt có lợi trong các tình huống liên quan đến tập dữ liệu lớn, chuỗi vô hạn hoặc bất kỳ trường hợp nào yêu cầu quản lý bộ nhớ cao cấp.

Máy phát điện là gì?

Trình tạo có thể được định nghĩa là một loại hàm cụ thể cho phép xử lý lặp lại một loạt các phần tử. Ngược lại với các chức năng truyền thống cung cấp toàn bộ tập dữ liệu trong một lần, các trình tạo dần dần sản xuất các thành phần riêng lẻ theo yêu cầu. Do đó, chúng có hiệu quả cao khi xử lý các bộ sưu tập thông tin rộng lớn hoặc vô tận.

Hàm Python tiêu chuẩn thường được thiết kế để tính toán một giá trị duy nhất và trả về giá trị đó, trong khi hàm tạo hoạt động trên cơ sở lặp lại. Thay vì tính toán một giá trị và trả về nó trong một lần, hàm tạo sẽ tạo ra nhiều giá trị theo thời gian thông qua một loạt các lần tạm dừng và tiếp tục thực hiện.

Việc tạo chức năng trong ngôn ngữ lập trình thường liên quan đến việc xác định cách dữ liệu sẽ được tạo hoặc thực thi. Có sự khác biệt cơ bản giữa các hàm tiêu chuẩn và các hàm tạo liên quan đến cách tiếp cận của chúng để cung cấp kết quả. Các hàm thông thường thường sử dụng từ khóa “return” làm phương tiện xuất dữ liệu, trong khi các hàm tạo dựa vào câu lệnh “lợi nhuận” cho mục đích này.

Cách tạo Trình tạo

Để xây dựng hàm tạo, thay vì sử dụng câu lệnh trả về truyền thống, hãy sử dụng câu lệnh lợi nhuận nằm trong phần thân hàm. Từ khóa năng suất không chỉ phục vụ như một hướng dẫn để hàm tạo ra kết quả mà còn cho phép nó duy trì trạng thái hiện tại, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc nối lại tiềm năng.

Chắc chắn, đây là một ví dụ về hàm tạo cơ bản trong Python:

 def numeric_generator():
  yield 1
  yield 2
  yield 3

gen = numeric_generator()

Hàm đặc biệt này khi được thực thi sẽ tạo ra một dãy số từ 1 đến 3.

Câu lệnh lợi nhuận phục vụ một mục đích duy nhất trong lập trình hàm bằng cách cho phép tạm dừng và tiếp tục thực thi hàm trong khi vẫn duy trì trạng thái hiện tại của nó, bao gồm mọi biến được xác định cục bộ, cho các lệnh gọi tiếp theo. Điều này cho phép tiếp tục tính toán liền mạch mà không cần phải khởi động lại hoặc ghi sổ bổ sung.

Khi người ta lưu trữ hàm tạo trong một biến, nó sẽ tạo ra một đối tượng trình tạo có thể được sử dụng cho các hoạt động khác nhau.

Làm việc với máy phát điện

Trình tạo cung cấp một loạt ứng dụng linh hoạt trong nhiều bối cảnh khác nhau, bao gồm cả việc được sử dụng trong cả vòng lặp for và khả năng hiểu danh sách, cũng như trong các cấu trúc lặp mở rộng hơn. Ngoài ra, máy phát điện thích hợp được sử dụng làm thông số đầu vào cho nhiều chức năng.

Khi bạn đã xây dựng một trình tạo, bạn có thể sử dụng cấu trúc vòng lặp được gọi là “vòng lặp for” để duyệt qua đầu ra của nó một cách lặp đi lặp lại. Điều này cho phép bạn xử lý một cách có hệ thống từng phần tử của chuỗi do hàm tạo ra mà không cần phải truy cập và thao tác chúng một cách thủ công.

 for i in numeric_generator():
  print(i)

Người ta cũng có thể sử dụng hàm sau để thu được các giá trị một cách tuần tự:

 print(next(gen)) # 1
print(next(gen)) # 2
print(next(gen)) # 3

Bạn có thể đạt được tầm ảnh hưởng lớn hơn đối với thực thể người tạo thông qua phương pháp này.

Máy phát điện có khả năng duy trì trạng thái bên trong của chúng. Mỗi phiên bản của từ khóa suất trong một hàm đóng vai trò là cơ hội để trình tạo tạm dừng tiến trình và ghi lại vị trí hiện tại của nó. Khi gọi phương thức next() trên đối tượng trình tạo, điều khiển sẽ được chuyển trở lại câu lệnh suất trước đó, tiếp tục thực thi một cách hiệu quả tại điểm cụ thể đó.

Người ta cũng có thể truyền dữ liệu đến một trình tạo bằng cách sử dụng phương thức send() , cho phép cung cấp các giá trị.

 def generator_with_send():
    # First yield: Receive a value
    x = yield
    print(f"Received: {x}")

    # Second yield: Receive another value
    y = yield
    print(f"Received: {y}")

    # Third yield: Yield the sum
    yield x \+ y

gen = generator_with_send()

# Start generator and reach first yield
next(gen)

# Send 10 into generator, received at first yield
result = gen.send(10)

# Send 5 into generator, received at second yield
result = gen.send(5)

# Print result of third yield
print(result) 

Phương thức send() trong trình tạo của Python cung cấp cơ chế truy xuất các giá trị đầu ra và kiểm soát luồng thực thi bằng cách gửi các giá trị trở lại hàm trình tạo. Kỹ thuật này có thể hữu ích trong các tình huống khi người ta cần tạm dừng việc thực thi trình tạo hoặc viết các chương trình hợp tác phức tạp hơn liên quan đến nhiều lệnh gọi đến các hàm của trình tạo.

Sử dụng biểu thức tạo

Biểu thức trình tạo cung cấp một cách hiệu quả để tạo một trình tạo đơn giản, không tên thông qua cú pháp viết tắt sử dụng dấu ngoặc đơn thay vì dấu ngoặc. Chúng giống với khả năng hiểu danh sách ở nhiều khía cạnh nhưng vẫn thể hiện những đặc điểm riêng biệt giúp phân biệt chúng với cấu trúc đối tác của chúng.

Đây là một ví dụ:

 gen = (i**2 for i in range(10))

for x in gen:
  print(x)

Mã này xây dựng một đối tượng trình tạo tạo ra các bình phương của các số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến giới hạn trên được chỉ định, sử dụng biểu thức trình tạo. Cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp với các tình huống chỉ cần tạo ra một phần đầu ra tại bất kỳ thời điểm nào, vì nó cho phép sản xuất các giá trị theo yêu cầu một cách hiệu quả và linh hoạt.

Sử dụng Trình tạo để xử lý dữ liệu

Trình tạo Python cung cấp một giải pháp tinh tế để mô tả luồng dữ liệu đồng thời giảm thiểu mức sử dụng bộ nhớ. Bằng cách nắm vững cách sử dụng chúng, các lập trình viên có thể giải quyết hiệu quả các tác vụ xử lý dữ liệu phức tạp một cách dễ dàng.

Khi làm việc với các tập dữ liệu mở rộng, bạn nên cân nhắc sử dụng các trình tạo vì khả năng xử lý các tác vụ tính toán khó khăn trong khi vẫn duy trì môi trường mã hóa linh hoạt và hợp lý.