Oppiskele Generaattoreiden Käytännön Sovellukset: Tosielämän Käyttötapaukset | Iteraattoreiden ja Generaattoreiden Hallinta Pythonissa

Generaattoreita voidaan käyttää kevyinä kontekstinhallitsijoina resurssien tehokkaaseen hallintaan, kuten tietokantayhteyksiin, tiedostojen käsittelyyn tai lukitusmekanismeihin. contextlib-moduulin avulla generaattorit voivat hoitaa resurssien varauksen ja vapautuksen saumattomasti.


              1234567891011121314
            
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def database_connection():
    print("Opening database connection")
    connection = "Database Connection"  # Simulated connection
    try:
        yield connection
    finally:
        print("Closing database connection")

# Using the generator as a context manager
with database_connection() as conn:
    print(f"Using {conn}")

Suurten tietomäärien tehokas käsittely

Generaattorit soveltuvat erinomaisesti dataputkien rakentamiseen, joissa suuria tietomääriä käsitellään laiskasti. Jokainen putken vaihe voidaan toteuttaa generaattorina, mikä mahdollistaa tehokkaan ja muistia säästävän käsittelyn.


              12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940
            
import re

# Stage 1: Read lines lazily
def read_lines(text):
    for line in text.split("\n"):
        yield line

# Stage 2: Filter non-empty lines
def filter_lines(lines):
    for line in lines:
        if line.strip():
            yield line

# Stage 3: Extract words lazily
def extract_words(lines):
    for line in lines:
        for word in re.findall(r'\w+', line):
            yield word

# Stage 4: Transform words to lowercase
def lowercase_words(words):
    for word in words:
        yield word.lower()

# Input text
text = """Generators are powerful tools
They allow efficient data processing
This pipeline demonstrates their usage"""

# Build the pipeline
lines = read_lines(text)
filtered = filter_lines(lines)
words = extract_words(filtered)
lowercased = lowercase_words(words)

# Process the data
print("Processed words:")
for word in lowercased:
    print(word)

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 6. Luku 5

Kysy tekoälyä

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Pyyhkäise näyttääksesi valikon


              1234567891011121314
            
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def database_connection():
    print("Opening database connection")
    connection = "Database Connection"  # Simulated connection
    try:
        yield connection
    finally:
        print("Closing database connection")

# Using the generator as a context manager
with database_connection() as conn:
    print(f"Using {conn}")

Suurten tietomäärien tehokas käsittely


              12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940
            
import re

# Stage 1: Read lines lazily
def read_lines(text):
    for line in text.split("\n"):
        yield line

# Stage 2: Filter non-empty lines
def filter_lines(lines):
    for line in lines:
        if line.strip():
            yield line

# Stage 3: Extract words lazily
def extract_words(lines):
    for line in lines:
        for word in re.findall(r'\w+', line):
            yield word

# Stage 4: Transform words to lowercase
def lowercase_words(words):
    for word in words:
        yield word.lower()

# Input text
text = """Generators are powerful tools
They allow efficient data processing
This pipeline demonstrates their usage"""

# Build the pipeline
lines = read_lines(text)
filtered = filter_lines(lines)
words = extract_words(filtered)
lowercased = lowercase_words(words)

# Process the data
print("Processed words:")
for word in lowercased:
    print(word)

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 6. Luku 5

Generaattoreiden Käytännön Sovellukset: Tosielämän Käyttötapaukset

Suurten tietomäärien tehokas käsittely

1. Mitä tapahtuu, kun generaattorifunktiolla ei ole enää arvoja, joita `yield` palauttaisi?

2. Mitä seuraava koodi tulostaa?

3. Mitä seuraava koodi tekee?

Generaattoreiden Käytännön Sovellukset: Tosielämän Käyttötapaukset

Suurten tietomäärien tehokas käsittely

1. Mitä tapahtuu, kun generaattorifunktiolla ei ole enää arvoja, joita `yield` palauttaisi?

2. Mitä seuraava koodi tulostaa?

3. Mitä seuraava koodi tekee?

Generaattoreiden Käytännön Sovellukset: Tosielämän Käyttötapaukset

Suurten tietomäärien tehokas käsittely

1. Mitä tapahtuu, kun generaattorifunktiolla ei ole enää arvoja, joita yield palauttaisi?

2. Mitä seuraava koodi tulostaa?

3. Mitä seuraava koodi tekee?

Generaattoreiden Käytännön Sovellukset: Tosielämän Käyttötapaukset

Suurten tietomäärien tehokas käsittely

1. Mitä tapahtuu, kun generaattorifunktiolla ei ole enää arvoja, joita yield palauttaisi?

2. Mitä seuraava koodi tulostaa?

3. Mitä seuraava koodi tekee?

1. Mitä tapahtuu, kun generaattorifunktiolla ei ole enää arvoja, joita `yield` palauttaisi?

1. Mitä tapahtuu, kun generaattorifunktiolla ei ole enää arvoja, joita `yield` palauttaisi?