مقدمة إلى المولّدات

المولّدات نوع خاص من المكررات في Python يتيح لك التكرار على البيانات بتقييم كسول. وبدلاً من إرجاع جميع البيانات دفعة واحدة، تُنتج عنصرًا واحدًا في كل مرة، ما يجعلها موفرة للذاكرة.

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

ما المولّد؟

المولّد هو دالة تستخدم الكلمة المفتاحية yield لإرجاع القيم واحدةً تلو الأخرى. ويستأنف كل استدعاء للطريقة next() الخاصة بالمولّد التنفيذ من الموضع الذي أصدرت منه الدالة آخر قيمة.

# 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، ولذلك يمكنها استئناف التنفيذ من الموضع الذي توقفت عنده تمامًا. وهذا يجعلها موفرة للذاكرة 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 استيعابات 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 مقابل القوائم

المولّدات أكثر توفيرًا للذاكرة من القوائم لأنها لا تخزّن جميع البيانات في الذاكرة. بل تنشئ البيانات أثناء التشغيل.

# 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

تُعدّ المولّدات مثالية من أجل:

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

المولّدات اللانهائية

يمكن للمولّدات إنتاج تسلسلات لا نهائية، مثل تسلسل لا ينتهي من الأرقام. تأكد من إيقاف الحلقة لمنع 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

دوال مولّدة تحتوي على عدة عبارات yield

يمكن أن تحتوي الدوال المولّدة على عدة عبارات yield، ما يتيح لك إنشاء تسلسلات معقدة:

# 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 تجنبها:

• 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، تعلمت:

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

أحسنتم! لننتقل إلى الموضوع التالي.