Hướng dẫn print yield python - trăn in năng suất

Dẫn nhập

Trong bài trước, Kteam đã giới thiệu đến bạn KIỂU DỮ LIỆU FUNCTION TRONG PYTHON – RETURN.

Và ở bài này Kteam sẽ lại tìm hiểu với các KIỂU DỮ LIỆU FUNCTION TRONG PYTHON – YIELD.KIỂU DỮ LIỆU FUNCTION TRONG PYTHON – YIELD.

Nội dung

Để đọc hiểu bài này tốt nhất bạn cần:

• Cài đặt sẵn MÔI TRƯỜNG PHÁT TRIỂN CỦA PYTHON.
• Xem qua bài CÁCH CHẠY CHƯƠNG TRÌNH PYTHON.
• Nắm CÁCH GHI CHÚ và BIẾN TRONG PYTHON.
• CÁC KIỂU DỮ LIỆU ĐƯỢC GIỚI THIỆU TRONG PYTHON
• CÂU ĐIỀU KIỆN IF TRONG PYTHON
• VÒNG LẶP WHILE và VÒNG LẶP FOR TRONG PYTHON

Bạn và Kteam sẽ cùng tìm hiểu những nội dung sau đây

• Nhắc lại khái niệm iterables
• Giới thiệu generator
• Lệnh yield
• Phương thức send
• Vì sao nên dùng yield

Nhắc lại khái niệm iterables

Giới thiệu generator

Lệnh yielditeration

>>> kteam_lst = [1, 'Kteam', 2]
>>> for value in kteam_lst:
...     print(value)
...
1
Kteam
2

Phương thức sendkteam_lst” ở đây được gọi là một iterable. Mọi thứ mà bạn có thể dùng cú pháp “for … in …” đều là một iterable. Ví dụ như chuỗi, list, tuple, file,..

Vì sao nên dùng yielditerable này rất thuận tiện cho chúng ta lưu dữ và truy xuất thông tin. Và để được như vậy bạn phải lưu trữ những thông tin đó trong các vùng nhớ máy tính của bạn. Vì lẽ đó, sẽ có trường hợp bạn không cần thiết phải giữ tất cả thông tin cùng một lúc vì nó quá nhiều.

Giới thiệu generator

Lệnh yieldlà iterator, một dạng của iterable nhưng khác ở chỗ bạn không thể tái sử dụng. Vì sao lại như vậy? Generator không lưu trữ tất cả các giá trị của bạn ở bộ nhớ, mà nó sinh ra lần lượt

>>> kteam_gen = (value for value in range(3))
>>> for value in  kteam_gen:
...     print(value)
...
0
1
2

Phương thức sendgenerator cũng là một iterable, nên nó cũng khá tương tự như khi bạn dùng list hoặc tuple. Nhưng, nếu bạn thử tái sử dụng generator đó

>>> for value in kteam_gen:
...     print(value)
...
>>>

Vì sao nên dùng yield

Lệnh yield

Phương thức sendy-i-e-l-d, yield. Lệnh này khá là khó nhớ đặc biệt với những người chưa quen với tiếng Anh. Bạn cũng nên tra google để biết ý nghĩa của từ yield. Điều này sẽ giúp bạn biết rõ hơn lệnh này.

Vì sao nên dùng yieldreturn, tuy nhiên nó khác return ở chỗ trả về một object thì yield sẽ trả về một generator.

Kteam đã từng giới thiệu với các bạn khái niệm này ở bài ITERATION & MỘT SỐ HÀM HỖ TRỢ CHO ITERATION OBJECT TRONG PYTHON. Và ở bài này, chúng ta sẽ nhắc lại vài khái niệm trước khi đi đến lệnh yieldreturn sau đó ta sẽ so sánh nó với yield

>>> def square(lst):
...     sq_lst = []
...     for num in lst:
...             sq_lst.append(num**2)
...     return sq_lst
...
>>> kteam_ret = square([1, 2, 3])
>>> for value in kteam_ret:
...     print(value)
...
1
4
9

Khi bạn tạo  ra một list, bạn có thể truy xuất lần lượt từng giá trị của list đó. Người ta gọi đó làiteration

>>> def square(lst):
...     for num in lst:
...             yield num**2
...
>>> kteam_gen = square([1, 2, 3])
>>> for value in kteam_gen:
...     print(value)
...
1
4
9

“kteam_lst” ở đây được gọi là một iterable. Mọi thứ mà bạn có thể dùng cú pháp “for … in …” đều là một iterable. Ví dụ như chuỗi, list, tuple, file,..return sẽ quăng lại một list lưu trữ toàn bộ giá trị sau khi bình phương, thế nên bạn phải tạo một list để lưu hết những giá trị đó. Tuy nhiên, điều này là không cần thiết với yield. Nó sẽ lần lượt sinh ra từng giá trị bình phương một mà không cần một list để lưu trữ. Mỗi lần bạn gọi nó, nó sẽ chạy vào sinh ra cho bạn giá trị bạn cần như việc bạn sử dụng vòng lặp for để đọc từng giá trị trong một list.

Nhưng iterable này rất thuận tiện cho chúng ta lưu dữ và truy xuất thông tin. Và để được như vậy bạn phải lưu trữ những thông tin đó trong các vùng nhớ máy tính của bạn. Vì lẽ đó, sẽ có trường hợp bạn không cần thiết phải giữ tất cả thông tin cùng một lúc vì nó quá nhiều.yield trong một hàm và khi gọi hàm đó, những dòng lệnh trong hàm sẽ không chạy ngay. Nó trả về một generator. Và mỗi khi bạn yêu cần nó sinh thì nó mới bắt đầu chạy vào bên trong thực hiện những dòng lệnh trong hàm CHO TỚI KHI GẶP LỆNH YIELDvà nó sẽ sinh ra giá trị bạn yêu cầu yield, hàm bây giờ được tạm dừng. Bạn cần lưu ý, là chỉ tạm dừng, có nghĩa là nếu lần sau gọi, hàm sẽ tiếp tục chạy ở phần đó không phải chạy lại từ đầu

Generator là iterator, một dạng của iterable nhưng khác ở chỗ bạn không thể tái sử dụng. Vì sao lại như vậy? Generator không lưu trữ tất cả các giá trị của bạn ở bộ nhớ, mà nó sinh ra lần lượtyield hết? Khi mà nó đi hết phần còn lại của hàm mà không gặp lệnh yield.

Như đã nói, generator cũng là một iterable, nên nó cũng khá tương tự như khi bạn dùng list hoặc tuple. Nhưng, nếu bạn thử tái sử dụng generator đó

Các bạn chú ý: y-i-e-l-d, yield. Lệnh này khá là khó nhớ đặc biệt với những người chưa quen với tiếng Anh. Bạn cũng nên tra google để biết ý nghĩa của từ yield. Điều này sẽ giúp bạn biết rõ hơn lệnh này.yield khi được gọi tiếp thì sẽ yield sẽ không  trả về bất cứ thứ gì, có nghĩa là None object cũng không được trả về.

Lệnh này cách sử dụng gần giống với lệnh return, tuy nhiên nó khác return ở chỗ trả về một object thì yield sẽ trả về một generator. ngoài cách dùng for như bên trên để duyệt các generator, Kteam đã giới thiệu với các bạn hàm next ở bài ITERATION & MỘT SỐ HÀM HỖ TRỢ CHO ITERATION OBJECT TRONG PYTHON – một hàm để giúp bạn làm công việc tương tự.

Phương thức send

Vì sao nên dùng yieldBạn đọc cần đọc và ngẫm thật kĩ yield ở phía trên trước khi đọc đến phần này.

Kteam đã từng giới thiệu với các bạn khái niệm này ở bài ITERATION & MỘT SỐ HÀM HỖ TRỢ CHO ITERATION OBJECT TRONG PYTHON. Và ở bài này, chúng ta sẽ nhắc lại vài khái niệm trước khi đi đến lệnh yield

Khi bạn tạo  ra một list, bạn có thể truy xuất lần lượt từng giá trị của list đó. Người ta gọi đó làiteration

generator.send(value).send(value)

“kteam_lst” ở đây được gọi là một iterable. Mọi thứ mà bạn có thể dùng cú pháp “for … in …” đều là một iterable. Ví dụ như chuỗi, list, tuple, file,..

>>> def gen():
...     for i in range(4):
...             x = yield i
...             print('value sent from you', x)
...
>>> g = gen() # gán generator này cho biến g
>>> next(g) # gọi hàm next để chạy lệnh yield "x = yield i"
0
>>> g.send('Kteam') # x vừa nãy khi gán cho biến yield giờ sẽ được gửi giá trị
value sent from you Kteam
1
>>> g.send('Free education')
value sent from you Free education
2
>>> next(g) # lần này ta không dùng send, mặc định giá trị gửi vào là None
value sent from you None
3

Nhưng iterable này rất thuận tiện cho chúng ta lưu dữ và truy xuất thông tin. Và để được như vậy bạn phải lưu trữ những thông tin đó trong các vùng nhớ máy tính của bạn. Vì lẽ đó, sẽ có trường hợp bạn không cần thiết phải giữ tất cả thông tin cùng một lúc vì nó quá nhiều.send. Một lần nữa, hãy coi thật kĩ ví dụ send vừa trên trước khi đến với ví dụ tiếp sau đây

>>> def gen():
...     while True:
...             x = yield # ở đây ta đang yield None, vì ta không cần thiết sinh giá trị gì ở  đây
...             yield x ** 2
...
>>> g = gen()
>>> next(g) # chạy lệnh yield để ta gửi giá trị cho biến x lần sau
>>> g.send(2)
4
>>> next(g) # tiếp tục chạy yield để có thể gửi giá trị
>>> g.send(10)
100

Vì sao nên dùng yield

Kteam đã từng giới thiệu với các bạn khái niệm này ở bài ITERATION & MỘT SỐ HÀM HỖ TRỢ CHO ITERATION OBJECT TRONG PYTHON. Và ở bài này, chúng ta sẽ nhắc lại vài khái niệm trước khi đi đến lệnh yieldgenerator, để duyệt các giá trị thì generator sẽ nhanh hơn khi khi bạn duyệt một iterable lưu trữ một lúc tất cả các giá trị

Bộ nhớ, bạn sẽ phải cân nhắc việc dùng yield khi bạn làm việc với những tập dữ liệu lớn. Lúc đó, bạn sẽ phải xem xét lại xem liệu bạn có cần giữ tất cả các giá trị một lúc không hay chỉ cần sinh ra từng giá trị một để tiết kiệm bộ nhớ.

Còn một số ưu điểm nữa của yield, bạn đọc có thể tham khảo câu trả lời sau trên Stack Overflow:yield, bạn đọc có thể tham khảo câu trả lời sau trên Stack Overflow:

https://stackoverflow.com/questions/102535/what-can-you-use-python-generator-functions-for

Đáp án bài trước

Bạn có thể tìm thấy câu hỏi của phần này tại CÂU HỎI CỦNG CỐ trong bài  KIỂU DỮ LIỆU FUNCTION TRONG PYTHON – RETURN

1.

def f_x(x):
    return x**3 + 2 * x**2 - 4 * x + 1

def check_point(x, y):
    if y == f_x(x):
        return True
    return False

def fil_point(lst_point):
    lst_A, lst_B = [], []
    for l in lst:
        if check_point(*l):
            lst_A.append(l)
            continue
        lst_B.append(l)
    return lst_A, lst_B

def cal_sum(lst):
    s = 0
    for value in lst:
        s += value[1]
    return s

lst = [(-5, -20), (-4, -15), (-3, 4), (-2, 9), (-1, 7), (0, 1)
, (1, -7), (2, -9), (4, 81), (5, 130)]

lst_A_after, lst_B_after = fil_point(lst)
print(abs(cal_sum(lst_A_after) - cal_sum(lst_B_after)))

2.

>>> kteam_gen = (value for value in range(3))
>>> for value in  kteam_gen:
...     print(value)
...
0
1
2

Kết luận

Qua bài viết này, Bạn đã biết về lệnh yield trong hàm.

Ở bài tiếp theo, Kteam sẽ nói đến HÀM NẶC DANH TRONG PYTHON.

Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết. Hãy để lại bình luận hoặc góp ý của mình để phát triển bài viết tốt hơn. Đừng quyên “Luyện tập – Thử thách – Không ngại khó”.Luyện tập – Thử thách – Không ngại khó”.

Thảo luận

Nếu bạn có bất kỳ khó khăn hay thắc mắc gì về khóa học, đừng ngần ngại đặt câu hỏi trong phần bên dưới hoặc trong mục HỎI & ĐÁP trên thư viện Howkteam.com để nhận được sự hỗ trợ từ cộng đồng.