مقدمة إلى المولّدات

المولّدات نوع خاص من المكرّرات في Python، وتتيح لك التكرار على البيانات بطريقة كسولة. وبدلًا من إرجاع جميع البيانات دفعة واحدة، تُنتج عنصرًا واحدًا في كل مرة، مما يجعلها فعّالة من حيث استخدام الذاكرة.

في هذا الدرس، ستتعلّم كيفية إنشاء المولّدات واستخدامها في Python.

ما المقصود بالمولّد؟

المولّد هو دالة تستخدم الكلمة المفتاحية yield لإرجاع القيم واحدةً تلو الأخرى. ويستأنف كل استدعاء للطريقة next() الخاصة بالمولّد التنفيذ من الموضع الذي أرجع فيه المولّد قيمةً آخر مرة.

# Basic generator example
def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

# Using the generator
gen = my_generator()
print(next(gen))  # Outputs: 1
print(next(gen))  # Outputs: 2
print(next(gen))  # Outputs: 3

كيف تعمل المولّدات

تحفظ المولّدات حالة الدالة، لذا يمكنها استئناف التنفيذ من الموضع الذي توقفت عنده بالضبط. وهذا يجعلها فعّالة من حيث استخدام الذاكرة ومثالية لمجموعات البيانات الكبيرة.

# Example: Generating a range of numbers
def range_generator(start, end):
    while start < end:
        yield start
        start += 1

for number in range_generator(1, 5):
    print(number)  # Outputs: 1, 2, 3, 4

تعبيرات المولّدات

تشبه تعبيرات المولّدات استيعاب القوائم، لكنها تستخدم الأقواس الدائرية بدلًا من الأقواس المربعة. وهي تنشئ مولّدات بدلًا من القوائم.

# Generator expression
gen_exp = (x * x for x in range(5))

for value in gen_exp:
    print(value)  # Outputs: 0, 1, 4, 9, 16

المولّدات مقارنةً بالقوائم

تستهلك المولّدات ذاكرة أقل من القوائم لأنها لا تخزّن جميع البيانات في الذاكرة، بل تُنشئ البيانات عند الحاجة.

# Comparing lists and generators
# List comprehension
list_comp = [x * x for x in range(1000000)]

# Generator expression
gen_exp = (x * x for x in range(1000000))

# List comprehension uses more memory
print(type(list_comp))  # Outputs: <class 'list'>
print(type(gen_exp))    # Outputs: <class 'generator'>

حالات استخدام المولّدات

تُعد المولّدات مثالية من أجل:

• معالجة مجموعات البيانات الكبيرة التي لا تتسع لها الذاكرة.
• إنشاء متتاليات لا نهائية.
• التقييم الكسول للبيانات.

المولّدات اللانهائية

يمكن للمولّدات إنتاج متتاليات لا نهائية، مثل متتالية لا تنتهي من الأرقام. احرص على إيقاف الحلقة لتجنّب التنفيذ اللانهائي.

# Infinite generator example
def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

# Using the infinite generator
for i in infinite_sequence():
    if i > 5:
        break
    print(i)  # Outputs: 0, 1, 2, 3, 4, 5

الدوال المولّدة ذات عمليات yield متعددة

يمكن أن تتضمن الدوال المولّدة عدة تعليمات yield، مما يتيح لك إنشاء متتاليات معقّدة:

# Multiple yields in a generator
def multi_yield():
    yield "First"
    yield "Second"
    yield "Third"

for value in multi_yield():
    print(value)  # Outputs: First, Second, Third

الأخطاء الشائعة في استخدام المولّدات

إليك بعض الأخطاء التي ينبغي تجنّبها:

• استخدام return بدلًا من yield في دالة مولّدة.
• عدم استهلاك المولّد باستخدام حلقة أو next().
• استخدام المولّدات مع مجموعات البيانات الصغيرة التي تكون القوائم أنسب لها.

ما الذي تعلمناه؟

في هذا الدرس، تعلمتم ما يلي:

• ما المولدات وكيف تعمل في Python.
• كيفية استخدام yield لإنشاء دوال مولِّدة.
• الاختلافات بين المولدات والقوائم.
• حالات استخدام المولدات، مثل التسلسلات اللانهائية ومجموعات البيانات الكبيرة.

أحسنتم! لننتقل إلى الموضوع التالي.