Генераторы в Python: как они это делают? | OTUS
🔥 Начинаем BLACK FRIDAY!
Максимальная скидка -25% на всё. Успейте начать обучение по самой выгодной цене.
Выбрать курс

Курсы

Программирование
iOS Developer. Basic
-25%
Python Developer. Professional
-25%
Разработчик на Spring Framework
-25%
Golang Developer. Professional
-25%
Python Developer. Basic
-25%
iOS Developer. Professional
-25%
Highload Architect
-25%
JavaScript Developer. Basic
-25%
Kotlin Backend Developer
-25%
JavaScript Developer. Professional
-25%
Android Developer. Basic
-25%
Unity Game Developer. Basic
-25%
Разработчик C#
-25%
Программист С Web-разработчик на Python Алгоритмы и структуры данных Framework Laravel PostgreSQL Reverse-Engineering. Professional CI/CD Vue.js разработчик VOIP инженер Программист 1С Flutter Mobile Developer Супер - интенсив по Kubernetes Symfony Framework Advanced Fullstack JavaScript developer Супер-интенсив "Azure для разработчиков"
Инфраструктура
Мониторинг и логирование: Zabbix, Prometheus, ELK
-25%
DevOps практики и инструменты
-25%
Архитектор сетей
-25%
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
-25%
Супер-интенсив «IaC Ansible»
-16%
Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX
-25%
Administrator Linux. Professional MS SQL Server Developer Безопасность Linux PostgreSQL Reverse-Engineering. Professional CI/CD VOIP инженер Супер-практикум по работе с протоколом BGP Супер - интенсив по паттернам проектирования Супер - интенсив по Kubernetes Administrator Linux.Basic Супер-интенсив «ELK»
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

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
🎁 Максимальная скидка!
Черная пятница уже в OTUS! Скидка -25% на всё!