1️⃣ Что из себя представляет итератор в Python. Изучая материал этой статьи, вы узнаете, что такое итераторы и зачем они нужны, научитесь создавать собственные методы
__iter__() и __next__() и соберете свой собственный итератор.2️⃣ Генераторы Python. Их создание и использование. Приходилось ли вам когда-либо работать с настолько большим набором данных, что он переполнял память вашего компьютера? Или быть может у вас была сложная функция, для которой нужно было бы сохранять внутреннее состояние при вызове? А если при этом функция была слишком маленькой, чтобы оправдать создание собственного класса? Во всех этих случаях вам придут на помощь генераторы Python и ключевое слово
yield.3️⃣ Сравнение операторов yield и return в Python (с примерами). Встроенное ключевое слово yield используется для создания функций-генераторов. return также является встроенным ключевым словом в Python. Он завершает функцию, а вызывающей стороне отправляет значение. Эта статья поможет вам разобраться в особенностях использования
yield и return.4️⃣ Итераторы и генераторы в Python. Итераторы — это объекты, которые позволяют вам проходить через все элементы коллекции, независимо от ее конкретной реализации. Эта статья поможет вам разобраться, чем итераторы отличаются от итерируемых объектов и генераторов и как их создавать с помощью
__iter__, __next__ и itertools.5️⃣ Генераторы в Python и их отличие от списков и функций. Из этой статьи вы узнаете, что из себя представляют генераторы и чем они отличаются от списков и функций. Также вы познакомитесь с генераторными выражениями.