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Diferenças para "UsandoGenerators"

Diferenças entre as versões de 2 e 5 (3 versões de distância)
⇤ ← Revisão 2e 2003-12-05 23:14:34 →
Tamanho: 3917
Editor: 200-163-026-076
Comentário:
← Revisão 5e 2003-12-06 00:53:36 → ⇥
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Editor: OsvaldoSantanaNeto
Comentário:
Deleções são marcadas assim. Adições são marcadas assim.
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Aparentemente, apenas mais uma função, porém com uma palavra-chave nova. Porém, como especificado na própria PEP 255, esta não é uma simples função, e sim uma função geradora. Para comprovar, apenas execute-a:		 Aparentemente essa é apenas mais uma função. A diferença é a utilização de uma palavra-chave nova ({{{yield}}}). Essa palavra-chave, como especificado na PEP 255, transforma uma simples função em uma função geradora. Para ver o que isso significa, vamos executá-la:
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#!python
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Ops, à primera vista, uma simples função, mas o resultado dela é muito diferente do que o de uma função qualquer. Ops, à primera vista, uma função comum, mas o resultado dela é muito diferente do que o de uma função comum.
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Sim, mas para quê serve um objeto como o que obtivemos no exemplo anterior? Para isso, a função dir vem para ajudar: Sim, mas para quê serve um objeto como o que obtivemos no exemplo anterior? Vamos executar um {{{dir}}} nesse objeto:
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#!python
Linha 38: Linha 35:
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__str__', 'gi_frame', 'gi_running', 'next']
>>> # Como a única coisa significativa é o objeto next, o exploraremos mais		 ['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__getattribute__', '__hash__',
'__init__', '__iter__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__setattr__', '__str__', 'gi_frame', 'gi_running', 'next']
}}}

A diferença mais significativa é o método next, vamos explorá-lo em detalhes:

{{{
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Algo familiar? Sim, na mosca, estamos recebendo cada um dos objetos que demos na função. Em outras palavras, em cada next() recebemos, em ordem, um dos números do range(10). Mais interessante ainda! É como se a função desse uma pausa e continuasse quando nós quisessemos! Perceba que a Parte A foi executada apenas uma vez e que a Parte C é executada no início da próxima, e não no fim da mesma em que está contida. Vamos então continuar até o final para ver no que dá: Algo familiar? Sim, na mosca, estamos recebendo cada um dos objetos que demos na função. Em outras palavras, em cada {{{next()}}} recebemos, em ordem, um dos números do {{{range(10)}}}. Mais interessante ainda! É como se a função desse uma pausa e continuasse quando nós quisessemos! Perceba que a Parte A foi executada apenas uma vez e que a Parte C é executada no início da próxima, e não no fim da mesma em que está contida. Vamos então continuar até o final para ver no que dá:
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#!python
>>> # ...
Linha 61: Linha 62:
>>> # Ops, esse foi o último... E a Parte D ? E a Parte C do 9 ? }}}

Ops, esse foi o último... E a Parte D? E a Parte C do 9?

{{{
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Nada foi perdido e, para avisar que a função terminou, a exceção StopIteration foi levantada. Essa é aquele tipo de exceção que não quer dizer que o seu programa está com algo de errado, apenas quer dizer que a iteração sobre o gerador terminou, ou seja, acabaram as palavras-chave yield. Nada foi perdido e, para avisar que a função terminou, a exceção !StopIteration foi levantada. Essa é aquele tipo de exceção que não quer dizer que o seu programa está com algo de errado, apenas quer dizer que a iteração sobre o gerador terminou, ou seja, acabaram as palavras-chave {{{yield}}}.
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''Você tem um exemplo prático de aplicação para geradores? Se alguém mais souber mais de um exemplo pode colocar aqui também. -- OsvaldoSantanaNeto''
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=== Onde na função eu posso usar yield ? === === Onde na função eu posso usar yield? ===
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Digamos que em qualquer lugar que você possar colocar um print =) . Se é isso que você estava pensando, é possível sim: Digamos que em qualquer lugar que você possar colocar um print :) . Se é isso que você estava pensando, é possível sim:
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Bom, em duas palavras: use geradores =). Bom, na verdade foram duas palavras e um smile, mas isso faz diferença? Bom, em duas palavras: use geradores :) . Bom, na verdade foram duas palavras e um smile, mas isso faz diferença?


''Felipe, tomei a liberdade de modificar algumas frases suas que estavam meio sem sentido. Tentei manter o aspecto original do artigo porque achei ele muito legal e esclarecedor. Vou procurar exemplos práticos de utilização de generators. Me recordo vagamente de ter visto um exemplo prático no Whatsnew.pdf do Python 2.3. Caso queira desfazer alguma modificação que eu fiz no texto utilize o RecentChanges da página. Lá ele guarda as mudanças feitas. -- OsvaldoSantanaNeto''

Utilizando geradores (generators)

O Python 2.3 introduziu um novo conceito para a linguagem: o de geradores, como o abaixo: 

   1 def deznumeros():
   2     print "Parte A"
   3     for i in range(10):
   4         print "Parte B (num %d)" % i
   5         yield i
   6         print "Parte C (num %d)" % i 
   7     print "Parte D"

Aparentemente essa é apenas mais uma função. A diferença é a utilização de uma palavra-chave nova (yield). Essa palavra-chave, como especificado na PEP 255, transforma uma simples função em uma função geradora. Para ver o que isso significa, vamos executá-la: 

>>> deznumeros
<function deznumeros at 0x40207a74>
>>> variavel = deznumeros()
>>> variavel
<generator object at 0x40209cac>

Ops, à primera vista, uma função comum, mas o resultado dela é muito diferente do que o de uma função comum.

Por dentro de um objeto gerador

Sim, mas para quê serve um objeto como o que obtivemos no exemplo anterior? Vamos executar um dir nesse objeto: 

>>> dir(variavel)
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__getattribute__', '__hash__',
'__init__', '__iter__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__setattr__', '__str__', 'gi_frame', 'gi_running', 'next']

A diferença mais significativa é o método next, vamos explorá-lo em detalhes: 

>>> print variavel.next
<method-wrapper object at 0x40209b8c>
>>> print '"%s"' % variavel.next()
Parte A
Parte B (num 0)
"0"
>>> print '"%s"' % variavel.next()
Parte C (num 0)
Parte B (num 1)
"1"

Algo familiar? Sim, na mosca, estamos recebendo cada um dos objetos que demos na função. Em outras palavras, em cada next() recebemos, em ordem, um dos números do range(10). Mais interessante ainda! É como se a função desse uma pausa e continuasse quando nós quisessemos! Perceba que a Parte A foi executada apenas uma vez e que a Parte C é executada no início da próxima, e não no fim da mesma em que está contida. Vamos então continuar até o final para ver no que dá: 

>>> print '"%s"' % variavel.next()
Parte C (num 8)
Parte B (num 9)
"9"

Ops, esse foi o último... E a Parte D? E a Parte C do 9? 

>>> print '"%s"' % variavel.next()
Parte C (num 9)
Parte D
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
StopIteration
>>> print '"%s"' % variavel.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
StopIteration

Nada foi perdido e, para avisar que a função terminou, a exceção StopIteration foi levantada. Essa é aquele tipo de exceção que não quer dizer que o seu programa está com algo de errado, apenas quer dizer que a iteração sobre o gerador terminou, ou seja, acabaram as palavras-chave yield.

Perguntas básicas que podem surgir na sua mente

Você tem um exemplo prático de aplicação para geradores? Se alguém mais souber mais de um exemplo pode colocar aqui também. -- OsvaldoSantanaNeto

Por favor, leitor, ajude a complementar essa seção.

O que pode ser passado para um gerador?

Tudo. Desde números até módulos e outros geradores, ou seja, qualquer objeto ou coisa que possa ser transformada em objeto. Você pode usar geradores para passar classes para um programa, passar funções, passar listas de vários números em uma determinada ordem, passar pontos em um gráfico ou até passar as letras do alfabeto! O que der na telha!

Onde na função eu posso usar yield?

Digamos que em qualquer lugar que você possar colocar um print :) . Se é isso que você estava pensando, é possível sim: 

   1 def teste (N1, N2, N3):
   2     # É claro que esse é um exemplo infeliz que eu inventei...
   3     yield N1
   4     for i in range(N2, N3):
   5         for j in range(N2, N3, N1):
   6             yield i * j
   7     if N1 > N2 > N3:
   8         yield N1 * N2 * N3
   9     if N1 + N2 + N3 < 10:
  10         yield N1 + N2 + N3
  11     print "Obrigado pela preferência"

E agora?

Bom, em duas palavras: use geradores :) . Bom, na verdade foram duas palavras e um smile, mas isso faz diferença?

Felipe, tomei a liberdade de modificar algumas frases suas que estavam meio sem sentido. Tentei manter o aspecto original do artigo porque achei ele muito legal e esclarecedor. Vou procurar exemplos práticos de utilização de generators. Me recordo vagamente de ter visto um exemplo prático no Whatsnew.pdf do Python 2.3. Caso queira desfazer alguma modificação que eu fiz no texto utilize o RecentChanges da página. Lá ele guarda as mudanças feitas. -- OsvaldoSantanaNeto

FelipeAlmeidaLessa