Что такое генераторы в Python и для чего они используются?

Что проверяют

Понимаете ли вы ленивость и экономию памяти. Вопрос часто идёт парой с итераторами, поэтому важно не повторить определение, а показать, где генератор выигрывает.

Как отвечать

Генератор это функция с yield. Её вызов не выполняет тело, а возвращает объект-генератор. Тело исполняется по частям: до очередного yield, потом пауза с сохранением состояния до следующего запроса значения.

def read_lines(path):
    with open(path) as f:
        for line in f:
            yield line.rstrip()

Такая функция обрабатывает файл в сто гигабайт, занимая память под одну строку.

Где применяют:

• потоковая обработка: файлы, ответы сети, выгрузки из базы пачками;
• бесконечные последовательности: генератор не обязан заканчиваться;
• конвейеры: генераторы соединяются друг с другом, и данные проходят по цепочке по одному элементу, без промежуточных списков;
• экономия памяти в выражениях: sum(x * x for x in range(10**7)) не создаёт список.

Полезно упомянуть yield from для делегирования другому генератору и то, что генератор умеет принимать значения через .send().

Где спотыкаются

Ждут, что генератор можно пройти дважды. Он одноразовый: после исчерпания возвращает пустоту, и нужно создавать заново.

Забывают, что тело не выполняется до первой итерации. Проверки аргументов внутри генератора не сработают в момент вызова, и ошибка вылезет позже, в неожиданном месте.

Считают, что генератор всегда лучше списка. Если по данным нужно ходить несколько раз или знать длину, список удобнее и быстрее.