Итерируемый объект, итератор и генератор

У большинства популярных сейчас языков программирования, на уровне языка или стандартной библиотеки, реализованы многие виды коллекций и различные инструменты к ним. Видимо, поэтому, в среднем понимания работы структур данных, как реализованы итераторы и генераторы к ним, сильно страдает.

На мой взгляд, самое главное - это фундаментальные знания, и тогда с изучением новых языков/фреймворков и прочими модными тенденциями, проблем не будет. Так как почти всегда, - это или забытое старое или несколько измененное. Что то координатно новое бывает крайне редко.

Вообщем, решил написать базовые вещи про итераторы и генераторы на хабре, с примерами на python: Итерируемый объект, итератор и генератор

Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

Асинхронное выполнение процедур или триггера в MS SQL Server

После изменений данных иногда требуется дополнительно произвести какие то действия, это может быть пересчет каких то агрегаций, отправка сообщения и пр. Процессу вносившему изменения как правило важно знать только результат транзакции и не очень интересно ожидать выполнения дополнительных операций. Асинхронный вызов можно организовать через очередь. В следующий раз напишу как это сделать через обычную таблицу и job, а сегодня о компоненте Service Broker. У Service Broker много возможностей, он позволяет взаимодействовать и между сервера, но местами не так удобен и гибок, в итоге часто эффективней выносить такую логику за СУБД. Но для простых и понятных задач вполне годная штука. 1. Создаем БД IF DB_ID (N 'DB_001' ) IS NOT NULL DROP DATABASE DB_001; GO CREATE DATABASE DB_001 2. Включаем Service Broker ALTER DATABASE [DB_001] SET ENABLE_BROKER with rollback IMMEDIATE ; 3. Создаем два типа сообщений CREATE MESSAGE TYPE [AsyncRequest] VA
Далее...

Рекурсивные SQL запросы

Изображение
CTE(обобщенное табличное выражение) может ссылаться на себя, создавая рекурсивное CTE. Рекурсивное CTE многократно выполняется, чтобы возвращать подмножество данных до тех пор, пока не получится конечный результирующий набор. Обычно рекурсивные запросы используются для возвращения иерархических данных, например: отображение сотрудников в структуре организации или генерация последовательности. Структура рекурсивного CTE WITH cte_name ( column_name [,...n] ) AS ( CTE_query_definition –- Anchor member is defined. UNION ALL CTE_query_definition –- Recursive member is defined referencing cte_name. ) -- Statement using the CTE SELECT * FROM cte_name CTE разбивается на закрепленный и рекурсивный элементы. Запускается закрепленный элемент с созданием первого вызова. Рекурсивный элемент ссылается на закрепленный и вызывается пока не вернет пустой набор. Классический пример с сотрудниками DECLARE @Employees TABLE ( ID int NOT NULL, [Name] nvarchar(200) NOT NULL, Manag
Далее...

Кратко про SQLAlchemy Core

SQLAlchemy Engine это слой абстракции над DB-API. Он содержит DB-API драйвера для разных СУБД, их можно указать в строке подключения. Engine.execute() и Engine.connect() два основных метода. Так же у него есть свой пул соединений. create_engine() - фабричная функция для создания Engine. Metadata это логическая структура базы данных. Она содержит список таблиц(Table), их отношения и другие объекты. Table абстракция таблицы. Содержит колонки(Column) и другие свойства. Таким образом можно иметь одновременно несколько engine с разными драйверами и коннектами, разные metadata, и совместно их использовать. примеры на github from sqlalchemy import MetaData, Table , Column , Integer , Numeric , String, DateTime from datetime import datetime metadata = MetaData() users = Table ( 'users' , metadata, Column ( 'user_id' , Integer (), primary_key = True ), Column ( 'username' , String( 15 ), nullable = False , unique = True ),
Далее...