今回はジェネレータについて紹介します。
ジェネレータは、必要になったときだけ次の値を“遅延生成”する仕組みです。
大量データでもメモリをほとんど使わずに処理でき、前処理パイプラインやストリーム処理で威力を発揮します。
ジェネレータについて、Pythonのコードを含めて、詳しく説明していきます。
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ジェネレータとは
ジェネレータとは、yield文を使用し、反復可能なオブジェクトを生成する関数です。
ジェネレータには、return文がありません。
その代わりにyield文を使用するのです。
1回目のジェネレータの呼び出しに対して、1回目のyield文の内容を返す動きをします。
言葉では伝わりづらいので、簡単なコードを紹介します。
sample_generator が呼ばれるたびに、1, 2,3 の値を返します。
def sample_generator():
yield 1
yield 2
yield 3ジェネレータの使い方
ジェネレータがどのようなものかわかったところで、
次は、ジェネレータの使い方を紹介します。
実際のコードは以下の通りです。
my_generator がジェネレータでyield 文を使用し、
あいさつを表示するジェネレータになっています。
ジェネレータの呼び出しには、next関数 を使用します。
def my_generator():
yield 'おはようございます'
yield 'こんにちは'
yield 'こんばんは'
greeting = my_generator()
print(next(greeting))
print(next(greeting))
print(next(greeting))出力結果
おはようございます
こんにちは
こんばんはgreeting 変数にmy_generator のオブジェクトを格納しています。
そして、next関数によって、yield文の内容をひとつずつ呼び出しています。
自分で、yield文を追加したり、next関数 を増やしたり
試してみてください！
ジェネレータのメリット
ジェネレータの使い方を紹介しましたが、
なぜジェネレータを使用するのか疑問が湧いてくると思います。
なので、ジェネレータのメリットについても紹介します。
ジェネレータのメリットは、以下の2点です。
- メモリ効率が良い
- 処理速度が速い
それぞれについて詳しく説明していきます。
メリット1 メモリ効率の良さ
ジェネレータはメモリ効率が良いです。
配列やリストなどは、すべての要素分のメモリを保持します。
一方で、ジェネレータは必要なときに必要な分だけメモリを保持するため、
メモリ効率が良いのです。
for文 などループ文を使用した大規模なデータを扱いやすくできます。
メリット2 処理速度が速い
ジェネレータを使用することで処理速度を高速化させることができます。
メモリ効率と似た理由ですが、ジェネレータは必要分だけを生成するため、
無駄な処理をしなくていいので、その分処理が高速化されます。
まとめ
ジェネレータとは、yield文を使用し、反復可能なオブジェクトを生成する関数です。
ジェネレータを使うことで、効率よくメモリを使用できたり、処理を高速化できたり
メリットがあります。
ジェネレータを使う場面は、そんなに多くないかもしれませんが、使いこなしていきましょう！
参考(おすすめ教材)
米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座
ポチップ
