brinmax

Главное выбрать тематику, в которой вы хорошо разбираетесь. Читать бестолковые статьи никто не будет.

Маленький нюанс! Если вы хорошо знаете английский язык, то намного выгоднее делать сайт под Бурж (Англоязычная аудитория) там доход будет раза в 3 выше, при прочих равных.

А есть ли сайты, которые приносят больше 200 000 тысяч долларов в месяц?

Да, есть. Например, сайт информационного агентства РИА Новости, Рамблер, сайт championat.com, rbc.ru и т. д. и т. п. Но этими сайтами занимаются много людей, они имеют штат сотрудников, среди которых копирайтеры, контент-менеджеры, маркетологи, SEO-оптимизаторы (продвигают сайты в поисковиках), SMM специалисты (продвигают сайты в соц. сетях) и т. д.

Про социальные сети я писать не буду (смысла нет), только скажу, что они приносят сотни миллионов долларов.

Что в итоге

Сайты, про которые мы рассказали — самые посещаемые сайты Рунета (России), которые дают очень большую прибыль своим владельцам. Мало того, когда сайт раскрутите, его можно будет отнести к пассивным видам доходов (частично), и жить вы сможете, где пожелает душа, в любой стране мира, вам лишь нужен будет хороший интернет.

Рекомендуем также ознакомится с нашим материалом — как заработать деньги новичку: ТОП 35 простых и реальных вариантов + список сайтов для заработка.

Анализ акций :: Аналитика :: Управляющая компания ДОХОДЪ

Как использовать

С помощью «анализа акций» инвестор может выбрать ценные бумаги в соответствии со своей инвестиционной стратегией. Следует помнить, что портфель должен быть диверсифицирован, то есть состоять хотя бы из 8-10 акций, при этом ни одна из них не должна иметь вес более 15%. Рекомендуется регулярно, но не слишком часто пересматривать веса и проводить ребалансировку.

Описание

Индикаторы принимают значения от 0 до 10. Стратегии основываются на индикаторах и имеют значения от 0 до 20. Total Rating основывается на стратегиях и имеет значения от 0 до 60. Чем больше значение показателей, тем сильнее недооценка акции. Подробнее о методике расчёта можно узнать в Гиде по анализу акций.

Гид по анализу акций

[ скачать ]

Индикаторы

Рост — рост выручки
P/E — оценка рынком прибыли  компании
P/BV — оценка рынком капитала компании 
ROE — эффективность использования капитала компании

Стратегии

Value Strategy — ставка на дешевые по прибыли компании, которые могут показать её рост, недооценённый рынком
Deep Value Strategy — ставка на дешевые по капиталу компании, которые могут увеличить свою эффективность
Smart Estimate Strategy — ставка на самые эффективные компании, текущие доходы которых недооценены рынком

Ответы на часто задаваемые вопросы

Следите за анализом акций в Twitter   Facebook  Telegram  InvestTalks   Вконтакте Инстаграм

9 сервисов для начинающего инвестора :: Новости :: РБК Инвестиции

Фото: с сайта pixabay.com пользователя geralt

Чтобы начать инвестировать

В одном месте собрана полная информацию об акциях, облигациях и валютах. Quote позволяет отслеживать котировки, находить основные финансовые показатели компаний, сравнивать мультипликаторы, смотреть прогнозы аналитиков, читать новости о рынках и компаниях, а также узнавать о выплатах дивидендов и купонов. По каждой компании есть подробная справка и список конкурентов с возможностью сравнения. Специально для новичков мы ведем раздел «Советы». Помимо всего этого, прямо на сайте вы можете покупать и продавать ценные бумаги, пользуясь услугами одного из крупнейших и надежных брокеров — ВТБ.

Чтобы оценить ценные бумаги по разным критериям

Это сервис, где можно посмотреть все основные параметры акций разных компаний. История дивидендных выплат, финансовые отчеты, мультипликаторы  , потенциал роста, капитал, долги, крупнейшие акционеры компании, отрасль, график цены акций. Из минусов — нет акций иностранных компаний, только российские. Облигаций нет. Новости только в виде общего дайджеста, на страничке каждой компании отдельно их нет.

Чтобы составить демопортфель

Сервис представляет из себя большую базу данных о компаниях на фондовом рынке, как и Conomy. Вся необходимая информация по каждой акции и облигации  . Есть российские и иностранные бумаги. Можно создать демопортфель и следить за ним. А если перейти на платный тариф, можно отслеживать сразу несколько счетов от разных брокеров в одном месте. На странице каждой акции подтягиваются новости по компании.

Чтобы искать инвестиционные идеи от разных брокеров

В одном месте собраны идей по сделкам от разных брокеров. Это советы о том, куда вложить деньги на фондовом рынке. Каждая инвестиционная идея — это карточка, где подробно написано, что покупать, когда, за какую цену, сколько времени держать в портфеле, когда продавать, какая будет прибыль, если все пойдет по плану. Брокеры и компании, которые предоставляют свои идеи сервису, получают рейтинг за то, как часто их прогнозы сбывались. Инвестидеи можно удобно сортировать и выбрать, куда инвестировать: в акции, облигации, фонды, валюту или товары. Чтобы искать инвестидеи по более узким параметрам, нужно оплатить подписку.

Чтобы найти информацию по любым бумагам

Множество информации об инвестициях почти во все финансовые инструменты. От форекса и криптовалюты до ОФЗ и голубых фишек  . Можно найти аналитику, графики цен, финансовую отчетность, новости, советы, комментарии других инвесторов на форуме, технический и фундаментальный анализ, календарь отчетностей, дивидендов, IPO, калькуляторы доходности и другое. Представлены российские и мировые компании.

Чтобы читать блоги частных инвесторов

Сервис в первую очередь полезен для общения с другими инвесторами. Есть общий чат, форум, раздел с блогами частных инвесторов, подборка лучших статей по разным темам, связанных с фондовым рынком и много комментариев. Есть информация о компаниях, но ее не так много. Можно обсудить новости и инвестиционные идеи, спросить совета или завести свой собственный блог про инвестиции. На главной странице в ленте отображаются последние обновления в блогах инвесторов.

Чтобы самостоятельно мониторить отчеты российских компаний

На этом сайте российские компании, которые торгуются на фондовой бирже, публикуют свои финансовые отчеты. Это официальный ресурс. Здесь отчеты появляются быстрее, чем на сайтах компаний. Можно найти квартальные и годовые финансовые отчеты по международным (МСФО) и российским (РСБУ) стандартам. Их можно скачать. Здесь также пресс-релизы о выплате дивидендов, собраниях акционеров, решения совета директоров. Язык в отчетах и релизах очень официальный. Придется разбираться в терминах.

Чтобы искать высокие дивиденды

Искать акции с высокой дивидендной доходностью удобно с помощью сайта «Доход». Можно сортировать по столбику «Доходность выплат» и выбрать максимальную величину. Также можно посмотреть даты закрытия реестров, размеры дивидендов в рублях и в процентах годовых, коэффициенты стабильности выплат дивидендов, период, за который компания начисляла выплаты, капитализацию  и отрасль компании. Еще на сервисе есть поиск и анализ акций по фундаментальным параметрам, а также облигаций.

Чтобы следить за иностранными компаниями

Если хочется следить за иностранными бумагами, можно воспользоваться Yahoo.finance. В поиске сайта можно найти компанию по тикеру  или названию и перейти на ее страничку. Там финансовые отчеты, котировки, дивиденды, комментарии пользователей и общее описание деятельности компании. Все на английском. На странице каждой компании есть лента новостей из разных СМИ, которые упоминали в своих статьях компанию, и отдельно пресс-релизы с официального сайта.

Начать инвестировать можно прямо сейчас на РБК Quote. Проект реализован совместно с банком ВТБ.

Физическим лицам — ДОХОДЪ. Управляющая компания

• Физическим лицам Физическим лицам
  • Для физических лиц
  • Паевые фонды
  • Доверительное управление
  • ИИС + СМАРТ
  • СМАРТ

  Для крупных капиталов

  • Семейные фонды

  Стратегии

  • Альтернатива депозиту
  • Агрессивная
  • Сбалансированная

  Инвестиции

  • В валютные активы
  • В рублевые активы

  Сервисы

  • Мобильное приложение «ДОХОД’ Инвестиции»
• Юридическим лицам Юридическим лицам
  • Для юридических лиц
  • Юридическим лицам
  • Создание ЗПИФ
  • Эндаумент-фонды
  • Управление активами НПФ
• Юридическим лицам
• Аналитика Аналитика
  • Вся аналитика

  Сервисы

  • Анализ акций
  • Анализ облигаций
  • Дивиденды
  • Котировки

  Исследования

  • Стратегии
  • Макро&Микро

  Совкомфлот: стоит ли покупать его акции на IPO?

  Читать далее

• О компании
• Вопросы и ответы
• Контакты
• Блог

• Личный кабинет

Как работает yield / Хабр

Вот исходный вопрос:

Как используется слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

  def _get_child_candidates (self, distance, min_dist, max_dist):
    если сам._leftchild и расстояние - max_dist  = self._median:
        уступить self._rightchild
  

Вызывается он так:

  результат, кандидаты = список (), [сам]
пока кандидаты:
    узел = кандидаты.pop ()
    расстояние = узел._get_dist (объект)
    если расстояние <= max_dist и distance> = min_dist:
        result.extend (node._values)
        кандидаты.extend (node._get_child_candidates (расстояние, min_dist, max_dist))
        вернуть результат
  

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную библиотеку Python для метрических пространств.Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

  >>> mylist = [1, 2, 3]
>>> для i в моем списке:
... печать (я)
1
2
3
  

  >>> mylist = [x * x for x in range (3)]
>>> для i в моем списке:
... print (i)
0
1
4
  

  >>> mygenerator = (x * x для x в диапазоне (3))
>>> для i в mygenerator:
... print (i)
0
1
4
  

  >>> def createGenerator ():
... mylist = диапазон (3)
... для i в моем списке:
... выход я * я
...
>>> mygenerator = createGenerator () # создаём генератор
>>> print (mygenerator) # mygenerator является объектом!
<объект-генератор createGenerator по адресу 0xb7555c34>
>>> для i в mygenerator:
... печать (я)
0
1
4
  

Чтобы освоить yield, вы должны понимать, что когда вы вызываете функцию, код внутри тела не исполняется.Функция только возвращает объект-генератор — немного мудрёно 🙂

Ваш код будет вызываться каждый раз, когда для обращается к генератору.

Теперь трудная часть:

В первый запуск вашей функции, она будет исполняться от начала до того момента, когда она наткнётся на yield — тогда она вернёт первое значение из цикла. На каждый следующий вызов будет происходить ещё одна итерация написанного цикла, возвращаться будет следующее значение — и так пока значения не кончатся.

Генератор считается пустым, как только при исполнении кода функции не встречается. Это может случиться из-за конца цикла, или же если не выполняется какое-то из условий «если / еще».

  # Создаём метод узла, который будет возвращать генератор
def _get_child_candidates (self, distance, min_dist, max_dist):

  # Этот код будет вызываться при каждом обращении к объекту-генератору:

  # Если у узла есть потомок слева
  # И с расстояниями всё в порядке, возвращаем этого потомка
  если сам._leftchild и расстояние - max_dist  = self._median:
                уступить self._rightchild

  # Если исполнение дошло до этого места, генератор считается пустым
  

  # Создаём пустой список и список со ссылкой на текущий объект
результат, кандидаты = список (), [сам]

# Входим в цикл по кандидатам (в начале там только один элемент)
пока кандидаты:

    # Вытягиваем последнего кандидата и удаляем его из списка
    узел = кандидаты.поп ()

    # Вычисляем расстояние между объектом и кандидатом
    расстояние = узел._get_dist (объект)

    # Если с расстояниями всё в порядке, добавляем в результат
    если расстояние <= max_dist и distance> = min_dist:
        result.extend (node._values)

    # Добавляем потомков кандидата в список кандидатов,
    # чтобы цикл продолжал исполняться до тех пор,
    # потом пока не обойдёт всех потомков <...> кандидатов
    кандидаты.extend (node._get_child_candidates (расстояние, min_dist, max_dist))

вернуть результат
  

• Цикл итерируется по списку, но списко расширяется во время итерации 🙂 Это лаконичный способ обойти все сгрупирированные данные, зоть это и немного опасно, так как может обернуться бесконечным концом.В таком случае кандидаты.extend (node._get_child_candidates (distance, min_dist, max_dist)) исчерпает все значения генератора, но при этом продолжит создавать новые объекты-генераторы, которые будут давать значения, отличные от предыдущих (поскольку применяются к другим узлам).
• Метод продлить () это метод объекта списка, который ожидает на вход что-нибудь итерируемое и отметьте его значения к списку.

  >>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> а.продлить (б)
>>> print (а)
[1, 2, 3, 4]
  

• Нет необходимости читать значения дважды.
• Может случиться так, что потомков много и хранить всех в памяти не хочется.

Читатель может остановиться здесь, или же прочитать ещё немного о продвинутом использовании генераторов:

  >>> class Bank (): # создаём банк, строящий торговые автоматы (ATM - банкомат)
... кризис = Ложь
... def create_atm (self):
... пока не самокризис:
... выход "100 долларов"
>>> hsbc = Bank () # когда всё хорошо, можно получить сколько угодно денег с торгового автомата
>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm ()
>>> печать (corner_street_atm.next ())
100 долларов
>>> печать (corner_street_atm.next ())
100 долларов
>>> print ([corner_street_atm.next () для получения наличных в диапазоне (5)])
[«100 долларов», «100 долларов», «100 долларов», «100 долларов», «100 долларов»]
>>> hsbc.crisis = True # пришёл кризис, денег больше нет!
>>> печать (corner_street_atm.next ())
<тип 'exceptions.StopIteration'>
>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm () # что верно даже для новых автоматов
>>> печать (wall_street_atm.next ())

>>> hsbc.crisis = False # проблема в том, что когда кризис прошёл, автоматы по-прежнему пустые ...
>>> печать (corner_street_atm.next ())
<тип 'exceptions.StopIteration'>
>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm () # но если построить ещё один, будешь снова в деле!
>>> за наличные в brand_new_atm:
... распечатать наличные
100 долларов
100 долларов
100 долларов
100 долларов
100 долларов
100 долларов
100 долларов
100 долларов
100 долларов
...
  

Просто добавьте import itertools.

Хотите пример? Давайте посмотрим на возможные порядки финиширования на скачках (4 лошади):

  >>> Horse = [1, 2, 3, 4]
>>> расы = itertools.перестановки (лошади)
>>> печать (расы)
<объект itertools.permutations по адресу 0xb754f1dc>
>>> print (list (itertools.permutations (лошади)))
[(1, 2, 3, 4),
 (1, 2, 4, 3),
 (1, 3, 2, 4),
 (1, 3, 4, 2),
 (1, 4, 2, 3),
 (1, 4, 3, 2),
 (2, 1, 3, 4),
 (2, 1, 4, 3),
 (2, 3, 1, 4),
 (2, 3, 4, 1),
 (2, 4, 1, 3),
 (2, 4, 3, 1),
 (3, 1, 2, 4),
 (3, 1, 4, 2),
 (3, 2, 1, 4),
 (3, 2, 4, 1),
 (3, 4, 1, 2),
 (3, 4, 2, 1),
 (4, 1, 2, 3),
 (4, 1, 3, 2),
 (4, 2, 1, 3),
 (4, 2, 3, 1),
 (4, 3, 1, 2),
 (4, 3, 2, 1)]
  

Больше информации по данному вопросу доступно в статье про то, как работает цикл для.

генераторов и return — Пример yield from

Python предоставляет программисту большой набор инструментов, один из которых — yield. Он заменяет обычный список значений из функции и позволяет сэкономить память при обработке большого объема данных.

yield — один из тех инструментов, которые использовать вовсе не обязательно. Всё, что можно реализовать с его помощью, можно сделать, используя обычный возвратный возврат. Однако этот оператор позволяет не только сэкономить память, но и реализовать взаимодействие между последовательностями в пределах одного цикла.

Что такое yield и как это работает

Урожайность — ключевое слово, которое используется вместо возврата. С его помощью функция возвращает значение без уничтожения локальных чисел, кроме того, при каждом последующем вызове функция начинает свое выполнение с оператора yield.

Функция, содержащая yield в Python 3, называется генератором. Чтобы разобраться, как работает yield и зачем его использовать, необходимо узнать, что такое генераторы, итераторы и итерации.

Но перед этим рассмотрим пример:

 диапазон_числов по умолчанию (n):
    для i в диапазоне (n):
        уступить я
a = диапазон_числов (4)
печать (тип (а))
для b в a:
    печать (б)
# Выведено в консоль будет:
<класс 'генератор'>
0
1
2
3 

Тип полученного значения при вызове функции — это генератор.Один из способов получения значений из генератора — это их перебрать в цикле для. Им мы и воспользовались. Но можно его легко привести к списку, как мы сделали в статье про числа Фибоначчи.

Теперь разберемся, как это всё работает.

Что такое итерации

В программировании итерация — это процесс, в котором повторяется набор инструкций определенное количество раз или до тех пор, пока не будет выполнено условие.

Цикл — это повторяющаяся последовательность команд, каждый цикл из итераций.То есть, одно выполнение цикла — это итерация. Например, если тело цикла выполнилось 5 раз, это значит, что прошло 5 итераций.

Итератор — это объект, позволяющий «обходить» элементы последовательностей. Программист может создать свой итератор, однако в этом нет необходимости, интерпретатор Python делает это сам.

Что такое генераторы

Генератор — это обычная функция, которая при каждом своём вызове возвращает объект. При этом в функции-генераторе вызывается следующий.

Отличие генераторов от обычных функций включает в том, что функция возвращает только одно значение с помощью ключевого слова return, а генератор возвращает новый объект при каждом с помощью yield. По сути генератор ведет себя как итератор, что позволяет использовать его в цикле для.

Программист может не использовать генераторы, однако в некоторых ситуациях оптимизировать программу можно только с их помощью .

Помимо yield, есть и другие способы создания генераторов, примеры развития в статье о генераторах списка.

Функция next ()

Эта функция позволяет извлекать следующий объект из итератора. То есть, чтобы цикл перешел с текущей итерации на следующую, вызывается функция next (). Когда в итераторе заканчиваются элементы, возвращается значение, заданное по умолчанию, или возбуждается исключение StopItered.

На самом деле каждый объект имеет встроенный метод __next__, который обеспечивает элементы в цикле, функция next () просто вызывает его.

Функция имеет простой синтаксис: следующая (итератор [, значение по умолчанию]) .Она автоматически вызывается интерпретатором Python в циклах while и for.

Вот пример использования след.:

 диапазон_числов по умолчанию (n):
    для i в диапазоне (n):
        уступить я
a = диапазон_числов (4)
печать (далее (а))
печать (далее (а))
печать (далее (а))
печать (далее (а))
# Будет выведено в консоль
0
1
2
3 

Преимущества использования yield

yield использовать не потому, что это определено синтаксисом Python, ведь всё, что можно реализовать с его помощью, можно реализовать и с помощью обычного return.

Программисты предпочитают вводить инструкции в тех случаях, когда нет предписания временной последовательности в памяти.

Функция, которая обрабатывает большую последовательность и использует обычный возврат, требует от интерпретатора выделять ей много памяти. И если обычно такие функции не сильно на программы, то в соответствии, поставляют с миллионами элементов, они потребляют очень много памяти.

Использование yield в языке программирования Python 3 позволяет не вызывать в память объект всю последовательность, а просто генерирует при каждом вызове функции. Это позволяет обойтись без использования большого количества оперативной памяти.

Сравнение производительности return и yield

Часто yield используют, когда необходимо прочитать большой текстовый файл. Чтобы наглядно показать преимущество генераторов, нужно создать два скрипта :

• Первый использует обычный возврат, он читает все строки файла и заносит их в список, а затем выводит все строки в консоли.
• Второй использует yield, он читает по одной строке и возвращает её на вывод.

Затем скрипты должны обработать несколько файлов разных размеров, при этом получаются следующие результаты:

Видно, что в обоих случаях увеличивается с одинаковой скоростью, количество различается сильно различается.Чем больше обрабатываемый файл, тем заметнее различие.

доходность от

Многие считают, что yield from добавлен в язык Python 3, чтобы объединить две конструкции: yield и цикл for, потому что они часто используются совместно, как в следующем примере:

 # Обычный yield
def диапазон_числов (n):
    для i в диапазоне (n):
        уступить я
#yield from
def диапазон_числов (n):
    доходность из диапазона (n) 

Однако истинное предназначение нововведения немного в другом. Конструкция позволяет «вкладывать» один генератор в другой, то есть создать субгенераторы .

yield from позволяет программисту легко управлять сразу использованием генераторами, настраивать их взаимодействие и, конечно, заменить более длинную конструкцию for + yield,:

 def ():
    yield 'World'
генератор деф ():
    yield 'Hello'
    yield from subgenerator () # Запрашиваем значение из субгенератора
    Уступать '!'
для i в генераторе ():
    печать (я, конец = '')

# Вывод
Привет мир ! 

Как видно из примера, yield from позволяет одному генератору получать значения из другого.Этот инструмент сильно упрощает жизнь программиста, особенно при асинхронном программировании.

Заключение

Использование генераторов в правильных местах позволяет уменьшить потребление памяти, кроме взаимодействия с генераторомми более прозрачно и легче поддается отладке.

yield — это лишь одно из многих полезных средств языка Python, которое может быть без проблем заменено обычным возвратом из функций с помощью return. Оно добавлено в язык, чтобы оптимизировать программу, упростить код и его отладку и дать возможность применить необычные решения в проекте.

Как работает генератор yield в python ~ PythonRu

Предыдущий урок: Приоритетность операторов

В этой статье вы научитесь создавать и использовать функции и выражения генераторов в Python. Также узнаете, зачем и когда их стоит использовать в программах. Будут рассмотрены основные отличия от итераторов и обычных функций.

Отдельное внимание будет уделено инструкции yield . Она является частью генератора и заменяет ключевое слово return .Когда программа доходит до yield , эта функция переходит в состояние ожидания и продолжает работу с того же места при повторном вызове.

Генератор в Python — это функция с уникальными возможностями. Она позволяет приостановить или продолжить работу. Генератор возвращает итератор, получая доступ к одному значению с каждой итерацией.

Генератор способ создания итераторов, решая следующая распространенная проблема.

Создание итератора в Python — достаточно громоздкая операция. Для этого нужно написать класс и реализовать методы __iter __ () и __next __ () . После этого требуется включить внутренние состояния и вызвать исключение StopIteration , когда больше нечего возвращать.

Как создать генератор на Python?

Генератор — это альтернативный и более простой способ возвращать итераторы. Процедура создания не отличается от обычной функции.

Есть два простых способа создания генераторов в Python.

Функция генератора

Генератор создается по стандартной обычной функции.

Отличие заключается в том, что вместо return используется инструкция yield . Она уведомляет интерпретатор Python о том, что это генератор, и возвращает итератор.

Синтаксис функции генератора:

  
 
 def gen_func (args): 
... 
 while [cond]: 
 ... 
 yield [value] 
  

Возврат всегда является последней позжецией при вызове функции, в то время как yield временно приостанавливает выполнение, сохраняет состояние и затем может продолжить работу.

Дальше простейший пример функции генератора Python, который определяет следующее значение в установке Фибоначчи.

Демонстрация функции генератора Python:

  
 
 def fibonacci (xterms): 
 # первые два условия 
 x1 = 0 
 x2 = 1 
 count = 0 
 if xterms
fib = fibonacci (5) 
 
 print (next (fib)) 
 print (next (fib)) 
 print (next (fib)) 
 print (next (fib)) 
 print (next (fib)) 
 print ( далее (фиб)) 
 
  

В этом примере функции генератора есть цикл while, который вычисляет следующее значение Фибоначчи.Инструкция yield является частью цикла.

После создания функции генератора вызываем ее, передав 5 в качестве аргумента. Она вернет только объект итератора.

Такая функция не будет вызвана методом next () с вернувшимся объектом в качестве аргумента (то есть fib ). Для итерации повторим все шаги шесть раз.

Первые пять задействует следующие были успешными и возвращали соответствующий элемент Фибоначчи.А вот последний вернул исключение StopIteration , поскольку элементов, которые можно было бы вернуть, больше не осталось.

Вот что будет выведено после выполнения.

1
2
3
5
8
Traceback (последний вызов последний):
Файл «C: /Python/Python3/python_generator.py», строка 29, в
print (next (fib))
StopIteration

Выражение генератора

Python позволяет писать выражения генератора для создания анонимных функций генератора.Процесс напоминает создание лямбда-функций для создания анонимных функций.

Синтаксис похож на использование использования списков с помощью цикла for. Однако там применяются квадратные скобки, а здесь — круглые.

  
 
 # Синтаксис выражения генератора 
 gen_expr = (var ** (1/2) для var в seq) 
 
  

Еще одно отличие между «составлением списка» и «выражением генератора» в том, что при создании списков возвращается целый список, а в случае с генератором — только одно значение за раз.

Пример выражения генератора Python:

  
 
 # Создаем список 
 alist = [4, 16, 64, 256] 
 # Вычислим квадратный корень, используя генерацию списка 
 out = [a ** (1/2) для списка] 
 print (out) 
 
 # Используем выражение генератора, чтобы вычислить квадратный корень 
 out = (a ** (1/2) для in alist) 
 print (out) 
 print (next (out)) 
 print (next (out)) 
 печать (следующая (выход)) 
 печать (следующая (выход)) 
 печать (следующая (выход)) 
 
  

В примере выше из вернет список со значениями, возведенными в квадрат.То есть, сразу готовый результат.

Выражение генератора вернет итератор, который будет выдавать по одному значению за раз. В списке 4 элемента. Таким образом четыре последовательных вызова метода next () напечатают квадратные корни соответствующих элементов списка.

Поскольку метод был вызван 5 раз, то вернулось также исключение StopIteration .

[2,00, 4,0, 8,00, 16,0]
при 0x000000000359E308>
2,0
4,0
8.0
16.0
Трассировка (последний вызов последний):
Файл «C: /Python/Python3/python_generator.py», строка 17, в
печати (следующий (выход))
StopIteration

Как использовать генератор в Python?

Теперь пришло время разобраться с тем, как использовать генератор в программах. В прошлых примерах метод next () применялся по отношению к итератору, который возвращала функцию генератора.

С помощью метода next ()

Метод next () — самый распространенный способ получения значения из функции генератора.Вызов метода приводит к выполнению, что возвращает результат тому, кто выполняет вызов.

В примере ниже значения выводятся с помощью генератора.

Демонстрация генератора след. ():

  
 
 alist = ['Python', 'Java', 'C', 'C ++', 'CSharp'] 
 def list_items (): 
 для элемента в alist: 
 yield item 
 
 gen = list_items () 
 
 iter = 0 
 
 while iter  print (next (gen)) 
 iter + = 1 
 
  

Этот пример не отличается от предыдущих, но каждый элемент здесь возвращается генератором с помощью метода next () .Для этого сперва создается объект генератора gen , который является электрическим средством, хранящим состояние генератора.

Каждый вызов next () объекта генератора приводит к выполнению до инструкции доходности. Затем Python возвращает значение и сохраняет состояние для последующего использования.

Использование цикла для

Также можно использовать цикл для итерации по объекту генератора. В этом случае вызов next () происходит неявно, но элементы все равно возвращаются одним за одним.

Генератор для демонстрации цикла:

  
 
 alist = ['Python', 'Java', 'C', 'C ++', 'CSharp'] 
 
 def list_items (): 
 для элемента в alist: 
 yield item 
 
 gen = list_items () 
 
 для элемент в gen: 
 печать (элемент) 
  

Рентабельность и доходность

Ключевое слово return — это финальная инструкция в функции. Она дает способ для возвращения значения.При возвращении весь локальный стек очищается. И новый вызов начнется с первой инструкции.

Ключевое слово yield же сохраняет состояние между вызовами. Выполнение продолжается с момента, где управление было передано в вызывающую область, то есть, сразу после последней инструкции yield.

Генератор против функции

Дальше основная отличия между генератором и обычной функцией.

• Генератор использует yield для отправления значения пользователю, а у функции для этого есть return ;
• При использовании генератора урожай может быть больше чем один;
• Вызов yield прекращет исполнение и возврат итератор, возврат всегда выполняется последним;
• Вызов метода next () приводит к выполнению функции генератора;
• Локальные переменные и состояния сохраняются между последовательными вызовами метода next () ;
• Каждый дополнительный вызов next () исключение StopIteration , если нет следующих элементов для обработки.

Дальше пример функции генератора с использованием yield .

  
 
 def testGen (): 
 x = 2 
 print ('Первый yield') 
 yield x 
 
 x * = 1 
 print ('Second yield') 
 yield x 
 
 x * = 1 
 print ( 'Последний yield') 
 yield x 
 
 # Вызов генератора 
 iter = testGen () 
 
 # Вызов первого yield 
 next (iter) 
 
 # Вызов второго yield 
 next (iter) 
 
 # Вызов последнего yield 
 next ( iter) 
 
  

Вывод будет такой.

Первая доходность
Вторая доходность
Последняя доходность

Когда использовать генератор?

Есть много, когда генератор оказывается полезным. Вот некоторые из них:

• Генераторы обрабатывать большие объемы данных. Они позволяют так называемые ленивые вычисления. Подобным образом происходит потоковая обработка.
• Генераторы можно установить друг за другом и использовать их как Unix-каналы.
• Генераторы позволяют одновременное выполнение
• Они часто используются для чтения крупных файлов. Это делает код чище и компактнее, разделяя процесс на более мелкие сущности.
• Генераторы особенно полезны для веб-скрапинга и увеличения эффективности поиска. Они позволяют получить одну операцию и двигаться к следующей. Этот подход куда эффективнее чем получение всех страниц сразу использование и отдельного цикла для их обработки.

Зачем использовать генераторы?

Генераторы предоставляют разные преимущества для программистов и расширяют особенности, которые проявляются во время выполнения.

Удобные для программистов

Генератор кажется сложной концепцией, но его легко использовать в программах. Это хорошая альтернатива итераторам.

Рассмотрим следующий пример реализации арифметической прогрессии с помощью класса итератора.

Создание арифметической прогрессии с помощью класса итератора:

  
 
 класс AP: 
 def __init __ (self, a1, d, size): 
 self.ele = a1 
 self.diff = d 
 self.len = size 
 self.count = 0 
 
 def __iter __ (self): 
 return self 
 
 def __next __ (self): 
 if self.count> = self.len : 
 поднять StopIteration 
 elif self.count == 0: 
 self.count + = 1 
 return self.ele 
 else: 
 self.count + = 1 
 self.ele + = self.diff 
 return self.ele 
 
 для ele в AP (1, 2, 10): 
 print (ele) 
 
  

Ту же логику куда проще написать с помощью генератора.

Генерация арифметической прогрессии с помощью функций генератора:

  
 
 AP по умолчанию (a1, d, size): 
 count = 1 
 while count
для ele в AP (1, 2, 10): 
 print (ele) 
 
  

Экономия памяти

Есть использовать обычную функцию для возвращения списка, чтобы она сформирует целую последовательность в памяти перед отправлением. Это приведет к использованию большого количества памяти, что неэффективно.

Генератор же использует намного меньше памяти за счет обработки одного элемента за раз.

Обработка больших данных

Генераторы полезны при обработке особенно больших объемов данных, например, Big Data. Они работают как бесконечный поток данных.

Такие объемы нельзя хранить в памяти. Но генератор, выдающий по одному элементам за раз и представляет собой этот бесконечный поток.

Следующий код теоретически может выдать все простые числа.

Стоит отметить, что он запустит бесконечный цикл, для остановки которого нужно нажать Ctrl + C.

Найдем все простые числа с помощью генератора:

  
 
 def find_prime (): 
 num = 1 
 while True: 
 if num> 1: 
 для i в диапазоне (2, num): 
 if (num% i) == 0: 
 break 
 else: 
 yield num 
 num + = 1 
 для ele в find_prime (): 
 print (ele) 
 
  

Последовательность генераторов

С помощью генераторов можно создать разные операции.Это более чистый способ разделения функций между двумя компонентами и интеграцией их достижения нужного результата.

Цепочка нескольких операций с использованием конвейера генератора:

  
 
 def find_prime (): 
 num = 1 
 while num 1: 
 for i in range (2, num): 
 if (num% i) == 0: 
 break 
 else: 
 yield num 
 num + = 1 
 def find_odd_prime (seq): 
 for num in seq: 
 if (num% 2)! = 0: 
 yield num 
 
 a_pipeline = find_odd_prime (find_prime ()) 
 
 для a_ele в a_pipeline: 
 print ( a_ele) 
  

В примере ниже связаны две функции.Первая находит все простые числа от 1 до 100, а вторая — выбирает нечетные.

Выводы

Генераторы последовательности на лету, что позволяет получать доступ к одному элементу в любой момент. Это

перевод, произношение, транскрипция, примеры использования

Яблониесли принесли обильный / богатый урожай. ☰

Эти семена дают густое масло. / Из этих семян получают густое масло. ☰

Мир настанет только тогда, когда обе стороны пойдут на уступки. ☰

Средний удой молока от одной коровы увеличился вдвое / удвоился /. ☰

Нам нужны были два куска кремня, чтобы добыть огонь. ☰

Эта почва должна давать хорошие урожаи.

Эта земля принести хороший урожай.☰

Военные пообещали уступить власть.

Военные пообещали уступить власть. ☰

Они наконец уступили нашим требованиям.

Они, наконец, поддались на наши уговоры. ☰

Дверь не выдержала сильного толчка.

От сильного толчка дверь подалась. ☰

Я уступил дорогу другому водителю.

Я уступил дорогу другому водителю. ☰

Наконец, она уступила искушению и съела большой кусок торта.

В конце концов, она поддалась искушению и утешила себя большим кусоком торта. ☰

Эти вложения должны принести разумную прибыль.

Эти инвестиции должны принести неплохую прибыль. ☰

Наша бесконечная стрельба скоро измотает врага, так что он уступит.

Непрерывный артиллерийский обстрел, который мы ведем, скоро обессилит врага, и он отступит. ☰

Наши исследования только недавно начали давать важные результаты.

Наше исследование только недавно начало приносить важные результаты. ☰

Урожайность пшеницы в этом году увеличилась.

В этом году наш урожай пшеницы вырос. ☰

Целую неделю городок обстреливали вражескими снарядами, пока жители не были вынуждены уступить.

Целую неделю враг вёл бомбардировку города, пока жители не согласились сдаться. №

Я передаю слово сенатору от штата Мэн.

Я уступаю слово сенатору от штата Мэн.☰

Урожай этого года дал 1 000 бушелей кукурузы.

В этом году составил тысячу бушелей зерна. ☰

Исследования дали четкие доказательства.

Исследования принесли чёткие доказательства. ☰

Облигация приносит семь процентов годовых.

Ежегодно эта облигация приносит доход в размере семи процентов. ☰

Акционеры ожидают более высокой доходности в этом году.

В этом году акционеры ожидают более высокий доход.№

Угонщики отказываются подчиняться требованиям освободить пассажиров.

Террористы отказываются уступить требованиям освободить пассажиров. ☰

Могут потребоваться дальнейшие действия, если лидеры не поддадутся дипломатическому давлению.

Если лидеры не уступят дипломатическому давлению, понадобиться дальнейшие шаги. ☰

Ожидается, что налог принесет миллионы.

Ожидается, что налог принесёт миллионы. ☰

Новые методы дали многообещающие результаты в этой области.

Новые методы принесли многообещающие результаты в этой области. ☰

В идеале поверхность должна слегка поддаваться давлению.

В идеале, под давлением давать немного подаваться. ☰

В прошлом году туристическая отрасль принесла государству около 2,25 миллиарда долларов.

В прошлом году туристический бизнес принёс государству примерно два с четвертью миллиарда долларов. ☰

Проходимость слева.

Уступите дорогу транспортными средствамиам слева от вас. ☰