Python ジェネレーターとは何ですか? Java イテレーターとの比較は何ですか?

Python のジェネレーターについて理解する

ジェネレーターの概要

Python のジェネレーターは独自の関数ですnext() メソッドを使用してステップ実行できる反復可能なオブジェクトを返します。単一の値を返す通常の関数とは異なり、ジェネレーターは next() が呼び出されるたびに実行を一時停止し、値を返します。

Java での同等性

Java では、ジェネレーターは次のことを行います。直接同等のものはありません。ただし、概念的にはイテレータに似ています。イテレータも値のシーケンスをステップ実行する方法を提供しますが、実装は異なります。

ジェネレータを使用する利点

ジェネレータを使用すると、次のような利点があります。

• 簡潔: ジェネレーターは簡潔で特に複雑なシーケンスを扱う場合に、コードが読みやすくなります。
• メモリ効率: ジェネレーターはオンデマンドで値を生成することでメモリ効率を向上させ、シーケンス全体をメモリに保存する必要性を回避します。
• 無限ストリーム: ジェネレーターは無限シーケンスを表すことができ、メモリなしでデータ ストリームを生成できます。

Python のジェネレーターの例

2 つの値 n と n 1 を生成する単純なジェネレーター myGen を考えてみましょう:

def myGen(n):
    yield n
    yield n + 1

myGen(6) を呼び出すと、反復子オブジェクト g が返されます。 next(g) を呼び出すと最初の値 6 が得られます。後続の next(g) の呼び出しでは 7 が得られ、すべての値が生成されると StopIteration 例外が発生します。

Generator Expressions

ジェネレーター式は、ジェネレーターを定義するためのコンパクトな方法を提供します。

g = (n for n in range(3, 5))

上記式は、値 3 と 4 を生成する反復子を生成します。

ジェネレーターの使用例

ジェネレーターにはさまざまな用途があります。

• データの反復遅延かつ効率的に
• 大きすぎて収まらないシーケンスを表すメモリ内
• オンデマンドでのデータのストリーミング
• データ処理用のパイプラインの実装

ジェネレーターを採用することで、コードの可読性、メモリ効率、および処理の柔軟性を向上させることができますデータシーケンス。

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