Maîtriser les Générateurs et le Mot-Clé YIELD en Python
Apprenez à utiliser le mot-clé YIELD en Python pour créer des générateurs, qui offrent des performances améliorées et une gestion optimisée des itérables.
Les fonctions, des objets comme les autres
Structures de données avancées





L'itération en pratique

















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Persistence






Détails de la leçon
Description de la leçon
Les générateurs et le mot-clé YIELD en Python apportent une révolution dans la gestion des itérables. Contrairement aux fonctions normales, un générateur en Python permet d’arrêter et de reprendre l'exécution, facilitant ainsi la gestion de grandes quantités de données. Dans cette leçon, nous explorons les aspects suivants :
Les différences fondamentales : Contrairement à RETURN, YIELD n’interrompt pas définitivement l'exécution. Il permet de reprendre là où l’on s’était arrêté.
Exemples pratiques : En comparant une fonction traditionnelle et un générateur, nous visualisons leur comportement distinct via des exemples de code et des impressions de suivi.
Utilisation avancée : Découvrez comment intégrer des générateurs dans des boucles et itérer efficacement à l’aide de ‘for’ et ‘next’.
Transformation des listes avec YIELD : Apprenez à reformuler des list comprehensions en générateurs pour des traitements plus souples et puissants.
Fonctions et documentations : Utilisez la puissance des fonctions pour documenter, passer des paramètres et créer des générateurs dynamiques et réutilisables.
Cette leçon met en lumière les avantages et l’importance des générateurs pour tout programmeur Python souhaitant optimiser son code.
Objectifs de cette leçon
Comprendre les générateurs en Python et savoir utiliser le mot-clé YIELD pour créer des itérables efficaces et performants.
Prérequis pour cette leçon
Connaissances de base en programmation Python et familiarité avec les fonctions et les itérables en Python.
Métiers concernés
Développeurs logiciels, ingénieurs en données, scientifiques des données, et tout autre professionnel utilisant Python pour le traitement des données.
Alternatives et ressources
Les compréhensions de liste, les fonctions d'ordre supérieur comme map et filter.
Questions & Réponses
