Các kiểu dữ liệu trong C ( int - float - double - char ...) 
Thuật toán tìm ước chung lớn nhất trong C/C++ 
Cấu trúc lệnh switch case trong C++ (có bài tập thực hành) 
Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên 
Lệnh cin và cout trong C++ 
ComboBox - ListBox trong lập trình C# winforms 
Cách khai báo biến trong PHP, các loại biến thường gặp 
Download và cài đặt Vertrigo Server 
Thẻ li trong HTML 
Thẻ article trong HTML5 
Cấu trúc HTML5: Cách tạo template HTML5 đầu tiên 
Cách dùng thẻ img trong HTML và các thuộc tính của img 
Thẻ a trong HTML và các thuộc tính của thẻ a thường dùng Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.
Biểu thức Generator trong Python
Trong bài viết này, bạn sẽ học về biểu thức generator trong Python, một cách tiếp cận mạnh mẽ và hiệu quả để tạo ra các đối tượng generator. Biểu thức generator giúp bạn viết mã ngắn gọn, dễ đọc và tiết kiệm bộ nhớ hơn so với các phương pháp truyền thống như list comprehension. Hãy cùng tìm hiểu cách sử dụng biểu thức generator để cải thiện hiệu suất và tính linh hoạt trong các chương trình Python của bạn.
Giới thiệu về biểu thức generator trong Python
Biểu thức generator là một biểu thức trả về một đối tượng generator.
Về cơ bản, một hàm generator là một hàm chứa câu lệnh yield và trả về một đối tượng generator.
Ví dụ, hàm sau đây định nghĩa một hàm generator:
Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]
def squares(length):
for n in range(length):
yield n ** 2
Hàm generator squares trả về một đối tượng generator sản sinh ra các số bình phương của các số nguyên từ 0 đến length - 1.
Bởi vì một đối tượng generator là một iterator, bạn có thể sử dụng vòng lặp for để lặp qua các phần tử của nó:
for square in squares(5):
print(square)
Kết quả:
0 1 4 9 16
Một biểu thức generator cung cấp cho bạn một cách đơn giản hơn để trả về một đối tượng generator.
Ví dụ sau đây định nghĩa một biểu thức generator trả về các số bình phương của các số nguyên từ 0 đến 4:
squares = (n ** 2 for n in range(5))
Vì squares là một đối tượng generator, bạn có thể lặp qua các phần tử của nó như sau:
for square in squares:
print(square)
Như bạn thấy, thay vì sử dụng một hàm để định nghĩa một hàm generator, bạn có thể sử dụng một biểu thức generator.
Biểu thức generator giống như list comprehension về cú pháp. Ví dụ, một biểu thức generator cũng hỗ trợ các cú pháp phức tạp bao gồm:
- Câu lệnh
if - Vòng lặp lồng nhau
- Comprehensions lồng nhau
Tuy nhiên, một biểu thức generator sử dụng dấu ngoặc tròn () thay vì dấu ngoặc vuông [].
Biểu thức generator vs list comprehension trong Python
Dưới đây là cách sử dụng list comprehension để tạo ra các số bình phương từ 0 đến 4:
square_list = [n ** 2 for n in range(5)]
Và đây là cách định nghĩa một generator số bình phương:
square_generator = (n ** 2 for n in range(5))
Cú pháp
Về cú pháp, biểu thức generator sử dụng dấu ngoặc tròn () trong khi list comprehension sử dụng dấu ngoặc vuông [].
Sử dụng bộ nhớ
List comprehension trả về một danh sách trong khi biểu thức generator trả về một đối tượng generator.
Điều này có nghĩa là list comprehension trả về một danh sách đầy đủ các phần tử ngay lập tức. Tuy nhiên, biểu thức generator trả về các phần tử lần lượt, khi được yêu cầu.
List comprehension hoạt động theo cơ chế eager (háo hức) trong khi biểu thức generator hoạt động theo cơ chế lazy (lười biếng).
Nói cách khác, list comprehension tạo ra tất cả các phần tử ngay lập tức và tải tất cả vào bộ nhớ.
Ngược lại, biểu thức generator tạo ra từng phần tử một khi được yêu cầu và chỉ tải một phần tử duy nhất vào bộ nhớ.
Iterable vs iterator
List comprehension trả về một iterable. Điều này có nghĩa là bạn có thể lặp qua kết quả của list comprehension nhiều lần.
Tuy nhiên, biểu thức generator trả về một iterator, cụ thể là một lazy iterator. Nó sẽ trở nên cạn kiệt khi bạn lặp qua hết các phần tử của nó.
Kết bài
Sử dụng biểu thức generator trong Python là một cách hiệu quả và tiện lợi để tạo ra các generator. Biểu thức này không chỉ giúp tiết kiệm bộ nhớ mà còn làm cho mã nguồn trở nên ngắn gọn và dễ đọc hơn. Bằng cách sử dụng biểu thức generator, bạn có thể tạo ra các dãy số và xử lý chúng theo cách "lười biếng", tức là chỉ tính toán giá trị khi cần thiết. Điều này đặc biệt hữu ích khi làm việc với các dãy số lớn hoặc vô hạn. Hãy áp dụng biểu thức generator vào các dự án của bạn để tận dụng tối đa lợi ích mà chúng mang lại.
