Exercice 46 / 100

Générateurs

Créez un générateur de nombres pairs infinis

Un générateur est une fonction qui produit des valeurs une à la fois, à la demande. Au lieu de return, on utilise yield. Avantage majeur : pas besoin de tout charger en mémoire.

yield vs return

return  →  termine la fonction et renvoie une valeur (la fonction "finit")
yield   →  renvoie une valeur mais MET LA FONCTION EN PAUSE. À l'appel suivant, elle reprend là où elle s'était arrêtée.

Une fonction qui contient yield est automatiquement un générateur.

Un générateur ne finit pas : chaque next() le réveille, yield rend une valeur puis remet la fonction en pause, son état gardé jusqu'à l'appel suivant

Exemple : nombres pairs infinis

def pairs_infinis():
    n = 0
    while True:
        yield n
        n += 2

gen = pairs_infinis()       # ne calcule rien, prépare le générateur
next(gen)                    # 0
next(gen)                    # 2
next(gen)                    # 4

Ou avec une boucle

for _ in range(5):
    print(next(gen))

Si tu fais for v in pairs_infinis(): print(v) — boucle infinie ! Combine avec un break ou avec itertools.islice.

Pourquoi un générateur ?

- Lazy evaluation : on ne calcule la valeur que quand on en a besoin.
- Mémoire : un générateur stocke seulement son état, pas TOUTES les valeurs.
- Possibilité de séquences infinies (impossibles en liste).

Exemple : lire un gros fichier ligne par ligne sans tout charger :

def lire_lignes(chemin):
    with open(chemin) as f:
        for ligne in f:
            yield ligne.strip()

Generator expression

Forme courte avec des parenthèses (au lieu de crochets pour une list comprehension) :

carres = (x ** 2 for x in range(10))   # générateur
sum(x ** 2 for x in range(10))         # parenthèses optionnelles en argument

Règle : si tu vas itérer une seule fois et que la collection est grande, préfère un générateur à une liste.

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