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Python Academy · Leçon

Expressions génératrices

Créez des séquences paresseuses avec des expressions génératrices pour économiser la mémoire.

Expressions génératrices est une leçon Python Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 3 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Python Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Python Academy comprend 4 leçons au total.

Introduction

Les expressions génératrices sont des compréhensions paresseuses : elles produisent les valeurs une par une sans créer de liste en mémoire.

Syntaxe des expressions génératrices

(expression for item in iterable) utilise des parenthèses. Elle renvoie un objet générateur, et NON une liste.
gen = (x**2 for x in range(5))
print(gen)  # generator object
print(next(gen))  # 0
print(next(gen))  # 1

Efficacité mémoire

Un générateur ne conserve qu’une seule valeur à la fois. sum(x**2 for x in range(10**7)) utilise une mémoire en O(1), contrairement à une liste.
total = sum(x**2 for x in range(100))
print(total)

Consommer un générateur

Les générateurs ne peuvent être consommés qu’une seule fois. Une fois épuisé, StopIteration est déclenchée et il ne reste plus rien.
gen = (x for x in range(3))
for val in gen:
    print(val)
# gen is now exhausted

Générateur comme argument de fonction

Si un générateur est l’unique argument, vous pouvez omettre les parenthèses supplémentaires : sum(x**2 for x in range(10)).
print(sum(x**2 for x in range(10)))
print(max(len(w) for w in ['cat', 'elephant', 'ant']))

Chaîner des générateurs

Vous pouvez chaîner des générateurs de manière paresseuse : evens = (x for x in range(100) if x%2==0); big = (x for x in evens if x>50).
evens = (x for x in range(100) if x % 2 == 0)
big_evens = (x for x in evens if x > 50)
print(list(big_evens))

Convertir en liste ou en tuple

list(gen) ou tuple(gen) matérialise toutes les valeurs. Faites-le lorsque vous avez besoin d’un accès aléatoire ou de plusieurs parcours.
gen = (x**2 for x in range(5))
print(list(gen))

Expression génératrice ou compréhension de liste

Utilisez un générateur lorsque vous n’effectuez qu’un seul parcours ou lorsque le jeu de données est volumineux. Utilisez une liste lorsque vous avez besoin de len(), de l’indexation ou de plusieurs parcours.
import sys
lst = [x**2 for x in range(1000)]
gen = (x**2 for x in range(1000))
print(sys.getsizeof(lst), sys.getsizeof(gen))

Générateurs infinis

itertools.count(0) est un compteur infini. Associez-le à islice pour ne prendre que les valeurs nécessaires.
import itertools
first10 = list(itertools.islice(itertools.count(0), 10))
print(first10)

any() et all() avec des générateurs

any(x>5 for x in lst) s’arrête dès qu’il le peut : l’exécution s’arrête au premier True. all() s’arrête au premier False. C’est très efficace.
nums = [1, 3, 7, 2]
print(any(x > 5 for x in nums))
print(all(x > 0 for x in nums))

Chaînes de traitement

Enchaînez les transformations de manière paresseuse : données → filtrage → transformation → agrégation. Chaque étape est un générateur ; rien ne s’exécute avant que ce soit nécessaire.
data = range(1000)
filtered = (x for x in data if x % 7 == 0)
transformed = (x * 2 for x in filtered)
print(sum(transformed))

Vérification rapide

Quel est le principal avantage d’une expression génératrice par rapport à une compréhension de liste en matière de mémoire ?

Récapitulatif

Expressions génératrices : (expr for x in it). Évaluation paresseuse et mémoire en O(1). Consommation unique. Utilisez-les avec sum/any/all/max. Convertissez-les en liste lorsque vous avez besoin de plusieurs parcours.

Continuez

Excellent ! Passez à la leçon suivante pour approfondir vos compétences.

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Expressions génératrices » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Expressions génératrices » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Python Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Python Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Expressions génératrices » ?

Créez des séquences paresseuses avec des expressions génératrices pour économiser la mémoire. Tu pratiques Python Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Python Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Python Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 3 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Expressions génératrices » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Python Academy ?

Oui. Chaque leçon Python Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Compréhensions de listes
  2. Compréhensions d’ensembles et de dictionnaires
  3. Expressions génératrices
  4. Le mot-clé yield
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