Итераторы

Итераторы вокруг нас

Вычислимые последовательности.

• Как задать самому? Например, циклической сборкой, см. пример выше

• iterator object, next(), StopIteration

• протокол последовательности: методы .__getitem__() или .__iter__()

  • iter() от всего подряд

  • ⇒ работа цикла for: сделать итератор и по нему ходить

Генераторы

• Создание и использование генератора, (yield ⇒ функция, возвращающая генератор, а уж генератор yield-ит результаты)

  • Пример работы, return в генераторе

  • Генератор — «одноразовая» последовательность

  • yield from

Параметрические генераторы

В генератор можно затолкать значение на каждом обороте (оно прочтётся yield-ом).

   1 >>> def biased(init):
   2 ...     bias = yield init
   3 ...     while bias:
   4 ...         init += bias*2+1
   5 ...         bias = yield init
   6 ...
   7 >>> g = biased(10)
   8 >>> next(g) # или, что то же самое, g.send(None)
   9 10
  10 >>> g.send(5)
  11 21
  12 >>> g.send(5)
  13 32
  14 >>> g.send(-1)
  15 31
  16 >>> g.send(100500)
  17 201032
  18 >>> g.send(0)
  19 Traceback (most recent call last):
  20   File "<stdin>", line 1, in <module>
  21 StopIteration

• Первый вызов — только next() (ещё ничего не передали), остальные — .send()

  • при этом next() означает .send(None)

• Зачем это может быть нужно??

  • асинхронные возможности

Itertools (сколько успеем)

Бесконечные последовательности и частичные вычисления, itertools

• Обработка вычислимых последовательностей
• функциональное программирование
• Обзор
  • Бесконечные последовательности
  • Модификация последовательностей
  • Комбинаторика

Д/З

0. Прочитать

   • Про итераторы и генераторы в учебнике

   • Про итераторы и генераторы в справочеике

   • Про itertools

TODO

1. EJudge: YinYang 'Ч/Б'

   Написать генератор YinYang(Seq,,1,,, …, Seq,,n,, …), который получает на вход конечное количество (возможно, бесконечных) числовых последовательностей, а возвращает сначала все чётные элементы этих последовательностей, а затем нечётные. Например, YinYang([1,2,3], [6,5,4,3]) вернёт 2 … 6 … 4 … 1 … 3 … 5 … 3.

   Input:

   print(*list(YinYang([1,2,3], [6,5,4,3])))

   Output:

   2 6 4 1 3 5 3

2. EJudge: ChudnPi 'Много знаков Пи'

   Написать бесконечный генератор PiGen(), вычисляющий Decimal представление числа Пи c 9999 знаками после запятой (всего 10000☺) по алгоритму Чудновских (согласно английской Википедии Чудновских там было боле одного):

   • $$ \frac{(640320)^{3/2}}{12\pi}=\frac{426880\sqrt{10005}}{\pi} = \sum_{k=0}^{\infty} \frac{(6k)! (545140134k + 13591409)}{(3k)!(k!)^3 (-262537412640768000)^{k}} $$

   • На каждой итерации PiGen() возвращает значение для очередного k.

   Input:

      1 for i, p in enumerate(PiGen()):
      2     if i>120:
      3         break
      4 print(str(p)[1400:1470])
   

   Output:

   7967823547816360093417216412199245863150302861829745557067498385054945

3. EJudge: VirtualTurtle 'Примитивная черепашка'

   Написать параметрический генератор turtle(coord, direction), описывающий движение «черепахи» по координатной плоскости. coord — это кортеж из двух целочисленных начальных координат, direction описывает первоначальное направление (0 — восток, 1 — север, 2 — запад, 3 — юг). Координаты увеличиваются на северо-восток. Генератор принимает три команды — "f" (переход на 1 шаг вперёд), "l" (поворот против часовой стрелки на 90°) и "r" (поворот по часовой стрелке на 90°) и возвращает текущие координаты черепахи.

   Input:

      1 robo = turtle((0,0),0)
      2 start = next(robo)
      3 for c in "flfrffrffr":
      4     print(*robo.send(c))
   

   Output:

   1 0
   1 0
   1 1
   1 1
   2 1
   3 1
   3 1
   3 0
   3 -1
   3 -1