Todos conocemos las listas de Python mientras que sus hermanos los generadores son menos conocidos. Este breve artículo es un recordatorio :-)

El concepto de generador

La idea de los Generators se basa en dos conceptos: los iteradores y la evaluación perezosa.

Python utiliza el concepto de iterador de una forma muy natural, por ejemplo:

for i in elementos:
    print i

Por debajo el intérprete lo que hace es crear un iterador mediante el método iter() y avanzar posiciones con el método next() del iterador devuelto. Cualquier objeto que cubra estos métodos puede ser tratado como un iterador y por tanto trabajar de forma transparente con el resto de la API.

El segundo concepto es la evaluación perezosa (lazy evaluation), que en pocas palabras significa que una expresión se resuelve únicamente cuando se la necesita, no antes.

Uniendo ambos conceptos tenemos el generador: una estructura, sobre la que podemos iterar, cuyos componentes se van obteniendo según se va avanzando.

La diferencia fundamental con la lista es que la lista tiene una evaluación ansiosa/codiciosa (eager evaluation). Esto implica que cuando queremos manejar una lista de 10 elementos la lista necesita disponer de esos 10 elementos en el momento de su declaración. Sin embargo el generador solamente necesita saber cómo generar el siguiente valor por lo que no necesita ni reservar espacio ni conocer a priori ningún elemento.

Declaración de un método generador

Un método que utilice la palabra reservada yield se trata como un generador. yield puede devolver un valor, como si fuera un return (cuidado, return se utiliza para terminar el generador).

Por ejemplo definimos la función naturales() que devuelve un iterador de todos los números naturales:

def naturales():
    n = 1
    while True:
        yield n
        n = n + 1

i = naturales()
print i # <generator object naturales at 0x10f1a3050>
print i.next() # 1
print i.next() # 2

Vemos que la primera ventaja de la evaluación perezosa es que podemos tratar estructuras infinitas.

Emulemos el método enumerate(list) nativo de Python utilizando el generador como una lista (o mejor dicho su iterador):

ls = ['a', 'b', 'c']
print zip(naturales(), ls) # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

Declaración de una expresión generadora

Otra forma de declarar un generador es exactamente igual que una expresión de lista pero con paréntesis. Por ejemplo los números pares:

print [p for p in range(10) if p % 2 == 0] # [0, 2, 4, 6, 8]
print (p for p in range(10) if p % 2 == 0) # <generator object <genexpr> at 0x10f1a3190>

En este caso vemos que la lista está completa mientras que el generador se queda a la espera. A partir de este ejemplo podemos definir otro generador de números naturales pares:

i = (p for p in naturales() if p % 2 == 0)
print i.next() # 2
print i.next() # 4

Es importante encadenar generadores con generadores, en caso contrario la evaluación de la lista obligaría el recorrido completo del generador. Si la estructura fuera infinita, como el ejemplo, provocaría la muerte del intérprete:

[p for p in naturales() if p % 2 == 0]

Conclusiones

Evidentemente utilizar los generadores no es la solución para todos los problemas.

Hay unos escenarios concretos en los que merece la pena considerados:

  • Estructuras infinitas.
  • Estructuras que ocupen mucha memoria, reducimos así el espacio de memoria a reservar.
  • La generación de los elementos es costosa, podemos retrasar su cálculo hasta el último momento.
  • Sabemos que la estructura no se va a consumir completamente, una mezcla de las dos anteriores.
  • Cuando trabajamos con otros generadores.

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