Генераторы и итераторы в Python

Проверьте себя

Пять вопросов из банка по этой подтеме. Всего их 15, остальные разбираются в тренажёре.

1. #iterators_generators1 / 5
   Чем yield отличается от return?

   A)Оператор yield немедленно и окончательно завершает функцию точно так же, как и обычный return

   B)return завершает функцию; yield ставит на паузу до следующего next()

   C)Yield можно использовать в функции лишь один раз

   D)Return внутри генератора отдаёт значения по одному в цикле вызова

   показать ответ и разбор

   +B)return завершает функцию; yield ставит на паузу до следующего next()

   // разбор: return завершает функцию и возвращает значение. yield приостанавливает выполнение, отдаёт значение и сохраняет состояние (локальные переменные, точку остановки) до следующего запроса next(). Поэтому функция с yield становится генератором и может продолжить с того места, где остановилась, — хоть в бесконечном цикле.

2. #iterators_generators2 / 5
   Почему повторный цикл for по одному и тому же генератору не выдаёт ничего?

   A)Один и тот же генератор можно совершенно свободно проходить циклом for сколько угодно раз подряд

   B)Второй проход по генератору выдаёт данные в обратном порядке

   C)Генератор автоматически перезапускается с самого начала при новом цикле

   D)Генератор одноразовый: после исчерпания второй проход по нему пуст

   показать ответ и разбор

   +D)Генератор одноразовый: после исчерпания второй проход по нему пуст

   // разбор: Генератор — одноразовый итератор: пройдя его один раз, вы исчерпали поток, и повторный for не даёт ничего (частый источник багов — «данные вдруг пропали»). Если нужен повторный проход, материализуйте в список (память!), пересоздайте генератор заново или используйте itertools.tee для ограниченного дублирования.

3. #iterators_generators3 / 5
   Чем генераторное выражение (x for x in ...) отличается от списочного [x for x in ...]?

   A)Генераторное выражение возвращает готовый список, а списочное — кортеж

   B)Оба сразу материализуют все элементы в памяти совершенно одинаково

   C)Списочное строит весь список в памяти; генераторное — лениво по одному

   D)Между ними нет разницы, кроме вида используемых скобок

   показать ответ и разбор

   +C)Списочное строит весь список в памяти; генераторное — лениво по одному

   // разбор: Списочное включение [ ] сразу строит весь список в памяти. Генераторное выражение ( ) возвращает ленивый итератор, отдающий элементы по одному по требованию, — память константна независимо от размера потока. Для больших или бесконечных последовательностей это критично; список берут, когда нужен повторный проход или индексация.

4. #iterators_generators4 / 5
   Поток из миллиардов чисел, нужны первые 5, удовлетворяющих условию. Почему генератор здесь принципиально лучше списка?

   A)Генератор работает быстрее списка во столько раз, сколько в потоке элементов, за счёт внутреннего кэширования значений

   B)Разницы по памяти между ними нет никакой: генератор всё равно материализует все миллиарды значений в оперативной памяти точно так же, как и список

   C)Генератор автоматически распараллеливает обработку всего потока сразу на все доступные ядра процессора вообще без какой-либо ручной настройки

   D)Генератор ленив: значения считаются по одному по требованию, миллиард в память не грузится, а после 5 находок обход можно прекратить

   показать ответ и разбор

   +D)Генератор ленив: значения считаются по одному по требованию, миллиард в память не грузится, а после 5 находок обход можно прекратить

   // разбор: Генератор вычисляет значения ЛЕНИВО — по одному, только когда их запрашивают, и не хранит всю последовательность в памяти. Для «первых 5 из миллиарда» это критично: список пришлось бы целиком построить в памяти (или это вовсе невозможно — поток бесконечен), а с генератором (+ itertools.islice / break) обрабатывается ровно столько элементов, сколько нужно, с постоянной памятью. Генератор не быстрее «в N раз», не материализует всё и не распараллеливает сам.

5. #iterators_generators5 / 5
   Что вернёт list(range(2, 10, 3))?

   A)[2, 5, 8]

   B)[2, 5, 8, 10]

   C)[3, 6, 9]

   D)[2, 4, 6, 8]

   показать ответ и разбор

   +A)[2, 5, 8]

   // разбор: range(start, stop, step) начинает со start и идёт с шагом step до stop, не включая его: 2, 5, 8 — следующее 11 уже за границей. Невключённая правая граница — общая конвенция Python (срезы такие же): длина равна stop − start, а соседние диапазоны стыкуются без дыр и перекрытий. Off-by-one на границах — частейший бытовой баг.