Contenu du cours

Tutoriel sur les Fonctions Python

1. Qu'est-ce Qu'une Fonction en Python ?

Qu'est-ce qu'une Fonction ?Défi : Construire des Fonctions Arguments Valeur de Retour Corps de Fonction Fonctions Intégrées

2. Arguments Positionnels et Optionnels

Arguments Positionnels Défi : Arguments Positionnels Arguments Optionnels Défi : Arguments Optionnels

3. Arguments Arbitraires

Arguments Arbitraires Arguments de Mots-clés Arbitraires Combinaison d'Arguments Positionnels et Optionnels

4. Spécification de la Valeur de Retour de la Fonction

Valeur de Retour Unique Valeurs de Retour Multiples Valeur de Retour None Fonctions Génératrices Défi : Feux de Circulation

5. Fonctions de Récursion et Lambda

Récursion Défi : Moteur de Recherche Fonctions Lambda Expression Lambda Invoquée Immédiatement Écrire des Fonctions Efficaces et Maintenables

Fonctions Génératrices

Une fonction génératrice est un type spécial de fonction qui utilise le mot-clé yield au lieu de return pour générer une séquence de valeurs. Lorsqu'une fonction génératrice est appelée, elle retourne un objet itérateur, qui peut être parcouru pour récupérer les valeurs une par une.
L'avantage principal des fonctions génératrices est leur efficacité mémoire. Les fonctions génératrices produisent des valeurs à la volée, au moment où elles sont nécessaires, plutôt que de générer toute la séquence à l'avance. Cela les rend particulièrement efficaces en mémoire, surtout lorsqu'on manipule de grands ensembles de données ou des séquences infinies.

Examinons l'exemple d'une génératrice simple. Cette fonction est une génératrice qui renvoie des identifiants un par un à partir de la liste donnée:


              12345678910111213141516
            
def unique_logins_from_list(login_list):
    # Iterate over each login in the list
    for login in login_list: 
        yield login  # `yield` the current login

# A predefined list of available logins
login_list = ["user1", "user2", "user3", "user4", "user5"]

# Creating a generator instance from the login list
login_generator = unique_logins_from_list(login_list)

# Generate and print 5 logins, one at a time
for _ in range(5):
    # Each call to `next()` gives the next login
    print(next(login_generator))

Le principe d'un générateur est qu'il permet de renvoyer des valeurs une à la fois en utilisant le mot-clé yield, sans toutes les stocker en mémoire simultanément. Dans notre exemple, le générateur unique_logins_from_list parcourt la liste des identifiants, renvoyant chacun lors du yield et se mettant en pause à ce moment-là. Lorsque next() est appelé, le générateur reprend là où il s'était arrêté, générant efficacement des valeurs sans avoir besoin de stocker l'intégralité de la liste en mémoire simultanément. Cela rend les générateurs particulièrement utiles pour gérer de grands ensembles de données ou des flux de données.

Tâche

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Créez un générateur qui produit des identifiants uniques. Les identifiants peuvent être, par exemple, des chaînes de caractères au format "ID_1", "ID_2", etc. Chaque fois que vous appelez next(), le générateur doit renvoyer un nouvel identifiant unique.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

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Section 4. Chapitre 4

Fonctions Génératrices

Examinons l'exemple d'une génératrice simple. Cette fonction est une génératrice qui renvoie des identifiants un par un à partir de la liste donnée:


              12345678910111213141516
            
def unique_logins_from_list(login_list):
    # Iterate over each login in the list
    for login in login_list: 
        yield login  # `yield` the current login

# A predefined list of available logins
login_list = ["user1", "user2", "user3", "user4", "user5"]

# Creating a generator instance from the login list
login_generator = unique_logins_from_list(login_list)

# Generate and print 5 logins, one at a time
for _ in range(5):
    # Each call to `next()` gives the next login
    print(next(login_generator))

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