Python Academy · Lezione

Funzioni generatrici

Produrre valori pigramente con yield

Funzioni generatrici è una lezione Python Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Python Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Che cos'è un generatore?

Una funzione generatrice ha l'aspetto di una funzione normale, ma usa yield al posto di (o insieme a) return. Chiamarla non esegue il corpo della funzione: restituisce un oggetto generatore, che è un iteratore.

def gen():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

g = gen()
print(type(g).__name__)
print(list(g))

yield sospende l'esecuzione

Ogni volta che chiama next(), la funzione viene eseguita fino a incontrare yield, restituisce quel valore e congela il proprio stato. La chiamata successiva riprende subito dopo yield.

def steps():
    print('start')
    yield 'a'
    print('resumed')
    yield 'b'

g = steps()
print(next(g))
print(next(g))

Iterare su un generatore

Poiché un generatore è un iteratore, un ciclo for lo gestisce automaticamente e si interrompe quando la funzione termina (generando internamente StopIteration).

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1

for x in countdown(4):
    print(x)

Valutazione lazy

I generatori sono lazy: i valori vengono prodotti solo quando richiesti. Questo significa che può rappresentare sequenze molto grandi o infinite senza usare molta memoria.

def naturals():
    n = 1
    while True:
        yield n
        n += 1

g = naturals()
print(next(g), next(g), next(g))

Stato tra gli yield

Le variabili locali mantengono i propri valori tra i punti yield. Un generatore ricorda naturalmente da dove era ripresa l'esecuzione, senza dover gestire manualmente un indice.

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

g = fib()
print([next(g) for _ in range(7)])

Generatori e costruzione di una lista

Una funzione normale costruisce e restituisce l'intera lista in una sola volta. Un generatore produce gli elementi su richiesta. Usi un generatore quando la sequenza è grande o potrebbe interrompersi prima della fine.

def squares_list(n):
    result = []
    for i in range(n):
        result.append(i * i)
    return result

def squares_gen(n):
    for i in range(n):
        yield i * i

print(squares_list(5))
print(list(squares_gen(5)))

Interrompere prima

Poiché la produzione è lazy, può uscire da un ciclo e il generatore semplicemente non calcolerà il resto.

def naturals():
    n = 1
    while True:
        print('producing', n)
        yield n
        n += 1

for x in naturals():
    if x > 3:
        break
    print('got', x)

return in un generatore

Un return senza valore in un generatore lo termina semplicemente (generando StopIteration). Qualsiasi valore restituito diventa l'attributo value dell'eccezione, che la maggior parte dei cicli ignora.

def up_to(stop):
    i = 0
    while True:
        if i >= stop:
            return
        yield i
        i += 1

print(list(up_to(4)))

I generatori sono utilizzabili una sola volta

Come tutti gli iteratori, un generatore viene consumato una sola volta. Dopo l'esaurimento non produce più nulla. Chiami di nuovo la funzione per ottenere un nuovo generatore.

def gen():
    yield 1
    yield 2

g = gen()
print(list(g))
print(list(g))
print(list(gen()))

Filtrare con i generatori

I generatori permettono di creare pipeline di dati chiare. Qui produciamo solo i numeri pari, uno alla volta.

def evens(numbers):
    for n in numbers:
        if n % 2 == 0:
            yield n

print(list(evens(range(10))))

Concatenare i generatori

Un generatore può consumare un altro generatore, creando una pipeline a più fasi in cui ogni fase è lazy.

def numbers(n):
    for i in range(n):
        yield i

def doubled(src):
    for x in src:
        yield x * 2

print(list(doubled(numbers(5))))

Verifica rapida

Verifichi la Sua comprensione delle funzioni generatrici.

Riepilogo

Ha imparato le funzioni generatrici:

yield sospende e riprende l'esecuzione, preservando lo stato locale.
Chiamare la funzione restituisce un oggetto generatore lazy.
Consumano poca memoria e sono ottime per le pipeline e i flussi infiniti.
Sono utilizzabili una sola volta, come qualsiasi iteratore.

Prossimo argomento: le espressioni generatrici, ancora più compatte.

Domande Frequenti

La lezione «Funzioni generatrici» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Funzioni generatrici» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Python Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Funzioni generatrici»?

Produrre valori pigramente con yield Eserciti Python Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Python Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Python Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Funzioni generatrici»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Python Academy?

Sì. Ogni lezione Python Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

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