Генераторы в Python: как они это делают? | OTUS
Прямо сейчас идет открытый вебинар «Машинное обучение на службе Data Science» . Присоединяйтесь!

Генераторы в Python: как они это делают?

Python_Deep_24-5020-f0d538.09_site.png

Все мы знаем и любим генераторы в Python. По сути, генератор – это итератор, который можно использовать в цикле, как обычно. Но генератор дополнительно содержит внутри ключевое слово yield.

После каждого yield генератор временно прекращает исполнение и возвращает управление, при следующем вызове стартуя с того места, где закончил в прошлый раз, при этом сохраняя состояние и значения переменных между вызовами.

Но, чёрт, как он это делает?

Объект генератор, помимо всего прочего, содержит в себе указатель на текущий execution frame, который в свою очередь содержит стек вызова для данного генератора.

Во время вызова next(gen_object) вызывается PyEval_EvalFrame для текущего execution frame’а. Это одна из самых главных функций интерпретатора: внутри она, в том числе, знает про ключевое слово yield:

TARGET(YIELD_VALUE) {
    retval = POP();
    f->f_stacktop = stack_pointer;
    why = WHY_YIELD;
    goto fast_yield;
}

В данном случае возвращается значение, а текущий фрейм сохраняется (f->f_stacktop = stack_pointer), так что после следующего next’а можно продолжить там, где остановились, ведь PyEval_EvalFrame будет вызван на том же фрейме, что и раньше, с тем же стеком и состоянием. В обычных функциях f_stacktop приравнивается к NULL.

Есть вопрос? Напишите в комментариях!

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться
Популярное
Сегодня тут пусто