Fluent Python, 2ème édition

Chapitre 17. Itérateurs, générateurset coroutines classiques

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Lorsque je vois des schémas dans mes programmes, je considère que c'est un signe de problème. La forme d'un programme ne doit refléter que le problème qu'il doit résoudre. Toute autre régularité dans le code est un signe, pour moi du moins, que j'utilise des abstractions qui ne sont pas assez puissantes - souvent que je génère à la main les expansions d'une macro que je dois écrire.

Paul Graham, hacker Lisp et investisseur en capital-risque¹

Itération est fondamental pour le traitement des données : les programmes appliquent des calculs à des séries de données, des pixels aux nucléotides. Si les données ne tiennent pas dans la mémoire, nous devons aller chercher les éléments paresseusement, unà la fois et à la demande. C'est ce que fait un itérateur. Ce chapitre montre comment le modèle de conception Iterator est intégré au langage Python, de sorte que tu n'aies jamais besoin de le coder à la main.

Chaque collection standard en Python est itérable. Un itérable est un objet qui fournit un itérateur, que Python utilise pour prendre en charge des opérations telles que :

• for boucles

• Compréhension des listes, des dictées et des ensembles

• Déballer les missions

• Construction d'instances de collection

Ce chapitre couvre les sujets suivants :

• Comment Python utilise la fonction intégrée ...