Ejemplo de generador

Generador de iteraciones en Python

Aplicaciones: Supongamos que creamos un flujo de números Fibonacci, adoptar el enfoque del generador lo hace trivial; sólo tenemos que llamar a next(x) para obtener el siguiente número Fibonacci sin preocuparnos de dónde o cuándo termina el flujo de números. Un tipo más práctico de procesamiento de flujos es el manejo de archivos de datos de gran tamaño, como los archivos de registro. Los generadores proporcionan un método de espacio eficiente para el procesamiento de datos, ya que sólo partes del archivo se manejan en un punto dado en el tiempo. También podemos usar Iteradores para estos propósitos, pero Generator proporciona una manera rápida (No necesitamos escribir métodos __next__ y __iter__ aquí).This article is contributed by Shwetanshu Rohatgi. Por favor, escribe comentarios si encuentras algo incorrecto, o si quieres compartir más información sobre el tema tratado anteriormente.Mis Notas Personales

Rendimiento de Python a partir de

¿Alguna vez has tenido que cargar un conjunto de datos que consumía tanta memoria que has deseado que un truco de magia pudiera encargarse de ello sin problemas? Los grandes conjuntos de datos forman cada vez más parte de nuestras vidas, ya que podemos aprovechar una cantidad de datos cada vez mayor.

Tenemos que tener en cuenta que, en algunos casos, incluso la configuración más puntera no tendrá suficiente espacio de memoria para procesar los datos de la forma en que solíamos hacerlo. Esa es la razón por la que necesitamos encontrar otras formas de realizar esa tarea de manera eficiente. En esta entrada del blog, vamos a mostrarte cómo generar tu conjunto de datos en múltiples núcleos en tiempo real y alimentar de inmediato a tu modelo de aprendizaje profundo.

Para ello, vamos a sumergirnos en una receta paso a paso que construye un generador de datos adecuado para esta situación. Por cierto, el siguiente código es un buen esqueleto para utilizar en tu propio proyecto; puedes copiar/pegar las siguientes piezas de código y rellenar los espacios en blanco según corresponda.

Por ejemplo, supongamos que nuestro conjunto de entrenamiento contiene id-1, id-2 e id-3 con las respectivas etiquetas 0, 1 y 2, con un conjunto de validación que contiene id-4 con la etiqueta 1. En ese caso, el conjunto de validación de Python contiene id-4 con la etiqueta 1. En ese caso, las variables de Python partición y etiquetas se ven como

Comprensión del generador de Python

Ya existe una etiqueta con el nombre de rama proporcionado. Muchos comandos Git aceptan tanto nombres de etiqueta como de rama, por lo que crear esta rama puede causar un comportamiento inesperado. ¿Estás seguro de que quieres crear esta rama?

⚠️ Si la especificación OpenAPI, las plantillas o cualquier entrada (por ejemplo, opciones, variables de entorno) se obtienen de una fuente o entorno no fiable, asegúrese de haber revisado estas entradas antes de utilizar el Generador OpenAPI para generar el cliente de API, el stub de servidor o la documentación para evitar posibles problemas de seguridad (por ejemplo, inyección de código). En caso de vulnerabilidades de seguridad, póngase en contacto con team@openapitools.org. ⚠️

Si OpenAPI Generator le resulta útil para su trabajo, considere la posibilidad de pedir a su empresa que apoye este proyecto de código abierto convirtiéndose en patrocinador. También puede patrocinar individualmente el proyecto convirtiéndose en patrocinador.

OpenAPI Generator permite la generación de librerías cliente API (generación SDK), stubs de servidor, documentación y configuración de forma automática dada una OpenAPI Spec (tanto 2.0 como 3.0 están soportadas). Actualmente, se soportan los siguientes lenguajes/frameworks:

Ejemplos de generadores en la vida real

Observe la nueva sintaxis: function* es una nueva “palabra clave” para las funciones del generador (también hay métodos del generador). yield es un operador con el que un generador puede pausarse a sí mismo. Además, los generadores también pueden recibir entrada y enviar salida mediante yield.

Los objetos devueltos por los generadores son iterables; cada yield contribuye a la secuencia de valores iterados. Por lo tanto, puedes usar generadores para implementar iterables, que pueden ser consumidos por varios mecanismos del lenguaje ES6: bucle for-of, operador spread (…), etc.

Los generadores pueden recibir la entrada de next() a través de yield. Esto significa que se puede despertar un generador cada vez que llegan nuevos datos de forma asíncrona y para el generador es como si recibiera los datos de forma síncrona.

Como se explicó antes, los objetos generadores pueden ser productores de datos, consumidores de datos o ambos. Esta sección los considera como productores de datos, donde implementan las interfaces Iterable e Iterator (mostradas a continuación). Esto significa que el resultado de una función generadora es tanto un iterable como un iterador. La interfaz completa de los objetos generadores se mostrará más adelante.