Programmation PYTHON - Zenk - Security - Repository

Utiliser les generators et les genexp
Bonnes pratiques et optimisation du code
CHAPITRE 13
Les generators offrent une manière élégante et performante de récupérer les résultats
intermédiaires d’une fonction sans avoir à implémenter un système de callback.
Generator infini, suite de Fibonacci
>>> def fibonacci():
... a, b = 0, 1
... while 1:
... yield b
... a, b = b, a+b
...
>>> fib = fibonacci()
>>> [fib.next() for val in range(10)]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
Cette mécanique peut être mise en place dans tous les algorithmes de génération de
séquences.
Les generators expressions sont quant à eux l’équivalent des list comprehensions
pour les iterators et permettent des gains de mémoire.
Genexp
>>> def gen(sequence):
... for element in sequence:
... yield element + 1
...
>>> genexp = gen([1, 2, 3, 4])
>>> list(genexp)
[2, 3, 4, 5]
>>> # écriture équivalente en genexp
...
>>> genexp = (element + 1 for element in [1, 2, 3, 4])
>>> list(genexp)
[2, 3, 4, 5]
Préférer les fonctions d’itertools
itertools, module présenté au chapitre 10, implémente des fonctions codées en C
qui permettent de générer très rapidement des iterators pouvant être utilisés pour
remplacer certaines primitives, comme :
map() ;
filter() ;
reduce() ;
zip().
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