Generator là gì?
Để lập trình viên có thể tạo ra một iterator, quá trình này đòi hỏi thực hiện một số bước cụ thể. Đầu tiên, họ cần triển khai một class và sử dụng phương thức `__iter__()` và `__next__()` để xác định cách lặp qua các phần tử. Ngoài ra, việc theo dõi các trạng thái nội tại của iterator và xử lý trường hợp `StopIteration` khi không có giá trị nào để trả về là quan trọng.
Tuy nhiên, để giải quyết những thách thức này một cách đơn giản và hiệu quả, có thể sử dụng Generator. Generator là một cách tiện lợi để tạo ra iterator mà không cần phải triển khai tất cả các phương thức và theo dõi các trạng thái. Một Generator đơn giản có thể được hiểu như một hàm đặc biệt trả về một đối tượng iterator, nơi chúng ta có thể lặp qua từng giá trị một vào mỗi thời điểm.
Nhìn chung, Generator là một cách làm đơn giản hóa quá trình tạo ra iterator, giúp lập trình viên tập trung vào logic lặp lại thay vì chi tiết triển khai phức tạp.
Generator là gì?
Ngoài ra, chúng cũng có nhiệm vụ tạo ra đối tượng theo kiểu danh sách, tuy nhiên bạn chỉ có thể phê duyệt nó qua những phần tử generator một lần duy nhất. Bởi vì, Generator không lưu các dữ liệu trong bộ nhớ nên khi lặp lại thì chúng sẽ tạo ra phần tử tiếp theo trong dãy rồi trả về phần tử đó.
Cách tạo Generator trong Python đơn giản
Sau khi bạn đã hiểu được khái niệm của Generator trong Python, có lẽ bạn đang tò mò về cách tạo một Generator đúng không? Dưới đây là một giải đáp cho thắc mắc của bạn.
Để tạo một Generator trong Python, bạn sử dụng từ khóa “def” tương tự như khi định nghĩa một hàm thông thường. Trong Generator, bạn sử dụng câu lệnh “yield” thay vì “return” để trả về các giá trị.
Một hàm được coi là Generator nếu chứa ít nhất một câu lệnh “yield”. Trong trường hợp này, cả “yield” và “return” đều có thể trả về giá trị từ hàm.
Sự khác biệt chính giữa “return” và “yield” là “return” sẽ kết thúc hàm hoàn toàn, trong khi “yield” chỉ tạm dừng trạng thái bên trong hàm và có thể tiếp tục từ vị trí tạm dừng khi được gọi lần tiếp theo.
Để hiểu rõ hơn, hãy xem xét ví dụ sau: khi bạn gọi phương thức “_next_()” lần đầu tiên, Generator sẽ thực hiện các tính toán và trả về giá trị từng phần tử khi gặp từ khóa “yield”. Khi bạn gọi “_next_()” lần thứ hai, Generator sẽ tiếp tục từ vị trí sau “yield” đầu tiên, không phải bắt đầu lại từ đầu. Điều này cho phép Generator tạo ra các phần tử trong dãy cho đến khi không còn từ khóa “yield” nào nữa, khi đó sẽ kích hoạt StopIteration để kết thúc quá trình tạo.
Cách tạo Generator trong Python khá đơn giản
Lý do bạn nên dùng Python Generator là gì?
Tiết kiệm tối đa không gian cho bộ nhớ
Khi sử dụng iterator mà không tính toán giá trị của từng mục ngay từ khi khởi tạo, chúng ta áp dụng một nguyên tắc gọi là lazy evaluation. Thay vì tính toán tất cả các giá trị từ đầu, iterator chỉ thực hiện tính toán khi có yêu cầu.
Lazy evaluation mang lại lợi ích lớn khi xử lý bộ dữ liệu lớn, giúp người dùng tiết kiệm tài nguyên bằng cách cho phép họ sử dụng dữ liệu ngay lập tức mà không cần đợi quá trình tính toán toàn bộ bộ dữ liệu kết thúc.
Một điểm cần lưu ý là iterator chỉ có thể lặp qua bộ dữ liệu một lần. Nếu cố gắng lặp lại iterator sau khi nó đã được hoàn thành, ví dụ như việc lặp lại primes một lần nữa, sẽ không có giá trị mới nào được trả về. Hành động này tương đương với việc lặp lại một danh sách rỗng, vì mọi giá trị đã được trả về và không còn dữ liệu để xử lý.
Đơn giản code nên dễ triển khai
Generator hỗ trợ cho code sẽ được triển khai dễ dàng, ngắn gọn hơn so với các lớp iterator tương tự.
Tạo ra các list vô hạn
Generator là một trong những phương tiện rất tuyệt vời giúp bạn tạo ra các luồng dữ liệu vô hạn nhất. Và luồng dữ liệu này bạn không cần phải lưu trữ trong toàn bộ bộ nhớ bởi vì Generator chỉ có thể tạo ra một phần tử theo dạng thời điểm nên có thể biểu thị được luồng dữ liệu một cách vô hạn nhất.
Điểm mạnh Generator mang lại
Generator function cho phép người dùng có thể tạo ra các iterator theo cách đơn giản hơn và nó giới thiệu câu lệnh yield cho Python. Ngoài ra, nó còn hoạt động như return vì nó sẽ thực hiện trả về một giá trị.
Khi đó, Generator sẽ giúp bạn tiết kiệm được trạng thái của function và trong lần tiếp theo thì function sẽ được gọi và tiếp tục từ nơi nó dừng lại cùng với các giá trị biến mà nó đã có được trước khi yielding.
Đây chính là khả năng mà Python mang lại cho lập trình viên.
Tùy vào nhu cầu thực tế để đưa ra lựa chọn phù hợp nhất
Nói tóm lại thì những ưu điểm nổi bật thuyết phục bạn nên sử dụng Generator sẽ là:
- Generator cho phép bạn có thể tạo ra iterator dựa theo cách rất pythonic.
- Iterator sẽ cho phép lazy evaluation và chỉ tạo ra element tiếp theo của một đối tượng. Khi đó, nó sẽ lặp lại khi đạt được các yêu cầu và điều này được cho là hữu ích đối với các bộ dữ liệu có kích thước lớn.
- Iterator và Generator thường chỉ có thể lặp lại được một lần duy nhất.
- Generator Function thường sẽ tốt hơn nhiều so với Iterator.
- Generator Expressions sẽ tốt hơn các Iterator (điều này được tính đối với các trường hợp đơn giản).
Tổng kết
Tóm lại, việc áp dụng Generator chủ yếu phụ thuộc vào bối cảnh thực tế của công việc. Điều này đặt ra một thách thức đối với các lập trình viên, đòi hỏi họ phải có sự cẩn trọng và suy nghĩ kỹ lưỡng để đưa ra quyết định phù hợp nhất với tình huống cụ thể của mình. Quan trọng nhất, họ cần phải hiểu rõ về Generator trước khi tích hợp nó vào dự án, để tránh những vấn đề không mong muốn.
