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:PROPERTIES:
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:ID: 67410dad-d959-4029-b281-9bf1c9e69ede
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:mtime: 20220729213822
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:ctime: 20220529123824
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:END:
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#+title: Generator
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* Introduction
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Un /generator/ est :
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* Une fonction retournant un /iterable/,
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* Un /iterable/ est un /object/ implémentant les méthodes ~__iter__~ et ~__next__~ et génère une erreur ~StopIteration~ lorsqu'il n'y a plus de valeur à retourner,
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* Utilise le /statement/ ~yield~ au lieu de ~return~.
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Le statement ~return~ termine complètement une fonction alors que ~yield~ la suspend (sauvegarde de son contexte afin
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de continuer là où elle en était lors de son prochain appel).
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Différences entre une /function/ et un /generator/ :
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* Présence d'au moins un ~yield~ dans un ~generator~,
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* Le /generator/ retourne un /iterator/ (les méthodes ~__iter__~ et ~__next__~ sont implémentées automatiquement),
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* Sauvegarde du contexte d'un /generator/,
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* L'erreur ~StopIteration~ est générée automatiquement lors qu'un /generator/ termine.
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Les /generator/ sont appropriés quand il est nécessaire de produire un flux de données infini.
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#+BEGIN_SRC python :results output
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def simple_generator():
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for num in range(1, 4):
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print(num)
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yield num
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gen = simple_generator()
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next(gen)
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next(gen)
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next(gen)
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try:
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next(gen)
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except StopIteration as __:
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print('StopIteration raised')
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for num in simple_generator():
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pass
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#+END_SRC
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#+RESULTS:
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: 1
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: 2
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: 3
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: StopIteration raised
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: 1
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: 2
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: 3
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Un /generator/ peut être créé soit en déclarant une fonction (cf. exemple précédent) ou directement via une /generator
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expression/ :
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#+BEGIN_SRC python :results output
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list_numbers = [10, 18, 13, 23]
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list_square = [x**2 for x in list_numbers]
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generator = (x**2 for x in list_numbers)
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print(list_square)
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print(generator)
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#+END_SRC
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#+RESULTS:
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: [100, 324, 169, 529]
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: <generator object <genexpr> at 0x7fae7b90bb30>
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* Différences avec /list/
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La principale différence entre les /list comprehension/ et les /generator expression/ consiste dans le fait que
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l'ensemble de la /list/ est créée par la /list compréhension/ alors que seul un /generator/ est produit par la
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/generator expression/. Cela apporte quelques avantages :
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* Chaque résultat du /generator/ n'est produit que suite à l'appel de ~__next__~ (/lazy execution/),
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* L'espace mémoire nécessaire s'en retrouve réduit,
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Il peut s'avérer plus efficace d'utiliser un /generator/ lorsque l'ensemble des résultats ne sera pas utilisé à
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l'inverse pour les /list comprehension/.
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* Enchainement de /generator/
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Il est possible d'enchainer plusieurs /generator/ :
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#+BEGIN_SRC python :results output
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def fibonacci_numbers(numbers):
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x, y = 0, 1
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for _ in range(numbers):
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x, y = y, x + y
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yield x
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def square(numbers):
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for num in numbers:
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yield num**2
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print(f'{sum(square(fibonacci_numbers(30))) = }')
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#+END_SRC
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#+RESULTS:
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: sum(square(fibonacci_numbers(30))) = 1120149658760
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* Renvoyer une valeur à un /generator/
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#+BEGIN_SRC python :results output
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def dummy_generator():
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i = 0
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for i in range(10):
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print(f'from generator {yield i}')
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generator = dummy_generator()
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received = generator.send(None)
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print(f'from here {received}')
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try:
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while True:
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received = generator.send(received + 100)
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print(f'from here {received}')
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except StopIteration:
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pass
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#+END_SRC
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#+RESULTS:
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: from here 0
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: from generator 100
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: from here 1
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: from generator 101
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: from here 2
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: from generator 102
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: from here 3
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: from generator 103
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: from here 4
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: from generator 104
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: from here 5
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: from generator 105
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: from here 6
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: from generator 106
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: from here 7
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: from generator 107
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: from here 8
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: from generator 108
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: from here 9
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: from generator 109
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* Références
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* [[https://blog.devgenius.io/what-is-generator-in-python-and-how-does-it-work-e6e0588785c3][What Is Generator in Python and How Does It Work ? - Medium]]
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