🎲 Generator trong Python - Tạo dữ liệu thông minh
thông tin
Generator là như một chiếc máy sản xuất kẹo thông minh - chỉ tạo ra kẹo khi bạn cần, giúp tiết kiệm nguyên liệu và không gian!
🤔 Generator là gì?
Generator giống như một người đầu bếp thông minh:
- Regular function: Như một đầu bếp làm sẵn 1000 món ăn rồi đưa cho bạn (tốn bộ nhớ!)
- Generator: Như một đầu bếp chỉ nấu món tiếp theo khi bạn đói (tiết kiệm bộ nhớ!)
# ❌ Cách thường - tạo tất cả cùng lúc
def create_numbers_normal():
"""Tạo số theo cách thông thường"""
result = []
for i in range(1000000):
result.append(i * i)
return result
# ✅ Generator - tạo từng cái một khi cần
def create_numbers_generator():
"""Tạo số bằng generator"""
for i in range(1000000):
yield i * i # 🔑 Keyword "yield"
🛠️ Cách tạo Generator
1. Generator Function (với yield)
def count_numbers():
"""Đếm số từ 1 đến 3"""
print("🏁 Bắt đầu đếm!")
yield 1
print("📖 Tiếp tục đếm...")
yield 2
print("📚 Gần xong rồi...")
yield 3
print("🎉 Hoàn thành!")
# Sử dụng
counter = count_numbers()
print(next(counter)) # 🏁 Bắt đầu đếm! \n 1
print(next(counter)) # 📖 Tiếp tục đếm... \n 2
print(next(counter)) # 📚 Gần xong rồi... \n 3
2. Generator Expression
# Giống list comprehension nhưng dùng ()
squares = (x * x for x in range(5))
print(list(squares)) # [0, 1, 4, 9, 16]
# So sánh với list comprehension
list_squares = [x * x for x in range(5)] # Tạo tất cả ngay
gen_squares = (x * x for x in range(5)) # Tạo khi cần
🎯 Ví dụ thực tế
Đọc file lớn an toàn
def read_large_file(file_name):
"""
Đọc file lớn từng dòng một
Giống như đọc sách từng trang thay vì nuốt cả quyển!
"""
try:
with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as file:
for line in file:
yield line.strip()
except FileNotFoundError:
print(f"❌ Không tìm thấy file: {file_name}")
# Tạo file demo
with open('large_data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
for i in range(1000):
f.write(f"Dòng số {i}: Dữ liệu quan trọng\n")
# Sử dụng generator để đọc
print("🔍 Đọc 5 dòng đầu:")
file_reader = read_large_file('large_data.txt')
for i, line in enumerate(file_reader):
if i >= 5:
break
print(f" 📝 {line}")
Tạo số Fibonacci vô hạn
def fibonacci():
"""
Tạo dãy Fibonacci vô tận
Như một cỗ máy tạo số không bao giờ dừng!
"""
a, b = 0, 1
while True: # Vô hạn!
yield a
a, b = b, a + b
# S ử dụng
print("🔢 10 số Fibonacci đầu tiên:")
fib = fibonacci()
for i in range(10):
print(next(fib), end=" ")
print()
# Hoặc dùng với for loop
print("📊 Các số Fibonacci < 100:")
for number in fibonacci():
if number >= 100:
break
print(number, end=" ")
print()
Xử lý dữ liệu pipeline
def get_raw_data():
"""Bước 1: Lấy dữ liệu thô"""
data = [
"Nguyễn Văn An - 85",
"Trần Thị Bình - 92",
"Lê Văn Cường - 78",
"Phạm Thị Dung - 95"
]
for line in data:
yield line
def process_data(generator):
"""Bước 2: Xử lý dữ liệu"""
for line in generator:
name, score_str = line.split(" - ")
score = int(score_str)
yield {"name": name, "score": score}
def filter_data(generator, min_score=80):
"""Bước 3: Lọc dữ liệu"""
for student in generator:
if student["score"] >= min_score:
yield student
# Tạo pipeline xử lý
print("🏭 Pipeline xử lý dữ liệu:")
raw_data = get_raw_data()
processed_data = process_data(raw_data)
filtered_data = filter_data(processed_data, 85)
print("🌟 Sinh viên giỏi (≥85 điểm):")
for student in filtered_data:
print(f" 🎓 {student['name']}: {student['score']} điểm")
🎪 Generator với Class
class LibraryManager:
"""Quản lý thư viện sách"""
def __init__(self):
self.books = [
"Harry Potter và Hòn đá Phù thủy",
"Dế Mèn Phiêu Lưu Ký",
"Tôi Thấy Hoa Vàng Trên Cỏ Xanh",
"Nhà Giả Kim",
"Doraemon - Tập 1"
]
def __iter__(self):
"""Làm cho class có thể dùng trong for loop"""
return self.read_books()
def read_books(self):
"""Generator method để đọc sách"""
for i, book in enumerate(self.books, 1):
print(f"📖 Đang lấy sách thứ {i}...")
yield book
def search_books(self, keyword):
"""Tìm sách theo từ khóa"""
for book in self.books:
if keyword.lower() in book.lower():
yield book
# Sử dụng
library = LibraryManager()
print("📚 Tất cả sách trong thư viện:")
for book in library:
print(f" 📖 {book}")
print("\n🔍 Tìm sách có chữ 'Phiêu':")
for book in library.search_books("Phiêu"):
print(f" ✨ {book}")
⚡ Tại sao dùng Generator?
1. Tiết kiệm bộ nhớ
import sys
# So sánh kích thước bộ nhớ
numbers_list = [x for x in range(1000000)]
numbers_generator = (x for x in range(1000000))
print(f"📊 List size: {sys.getsizeof(numbers_list):,} bytes")
print(f"📊 Generator size: {sys.getsizeof(numbers_generator):,} bytes")
# Generator nhỏ hơn hàng nghìn lần!
2. Xử lý dữ liệu lớn
def process_large_csv(file_name):
"""
Xử lý file CSV lớn mà không tốn nhiều RAM
"""
def read_csv():
"""Đọc file CSV từng dòng"""
with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
yield line.strip().split(',')
# Thống kê
total_rows = 0
total_value = 0
for row in read_csv():
if len(row) >= 2 and row[1].isdigit():
total_rows += 1
total_value += int(row[1])
average = total_value // total_rows if total_rows > 0 else 0
return total_rows, average
# Tạo file CSV demo
with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write("ten,diem,lop\n")
for i in range(10000):
f.write(f"SinhVien{i},{85 + i % 15},Lop{i % 10}\n")
rows, avg = process_large_csv('data.csv')
print(f"📈 Xử lý {rows:,} dòng, điểm TB: {avg}")
🎮 Bài tập thực hành
Bài 1: Máy tạo mật khẩu
import random
import string
def generate_password(length=8, include_numbers=True, include_special=True):
"""Generator tạo mật khẩu ngẫu nhiên"""
while True:
chars = string.ascii_letters # a-z, A-Z
if include_numbers:
chars += string.digits # 0-9
if include_special:
chars += "!@#$%^&*"
password = ''.join(random.choice(chars) for _ in range(length))
yield password
# Test máy tạo mật khẩu
print("🔐 Máy tạo mật khẩu:")
password_generator = generate_password(12)
for i in range(5):
print(f" 🔑 Mật khẩu {i+1}: {next(password_generator)}")
Bài 2: Đếm từ trong text
def count_words_in_text(text):
"""Đếm số lần xuất hiện của mỗi từ"""
from collections import defaultdict
word_dict = defaultdict(int)
for word in text.lower().split():
# Loại bỏ dấu câu
clean_word = ''.join(c for c in word if c.isalnum())
if clean_word:
word_dict[clean_word] += 1
# Generator trả về từ và số lần xuất hiện
for word, count in sorted(word_dict.items(),
key=lambda x: x[1],
reverse=True):
yield word, count
# Test
text = """
Python là ngôn ngữ lập trình tuyệt vời.
Python dễ học và Python rất mạnh mẽ.
Học Python sẽ giúp bạn làm nhiều việc thú vị.
"""
print("📝 Thống kê từ trong văn bản:")
for word, count in count_words_in_text(text):
if count > 1: # Chỉ hiện từ xuất hiện > 1 lần
print(f" 📊 '{word}': {count} lần")
🏆 Dự án: Hệ thống streaming dữ liệu
import time
import random
from datetime import datetime
class DataStreamer:
"""
Hệ thống streaming dữ liệu thời gian thực
Giống như một đài phát thanh phát sóng liên tục!
"""
def __init__(self):
self.is_running = False
def sensor_data(self):
"""Generator mô phỏng dữ liệu từ cảm biến"""
self.is_running = True
read_count = 0
while self.is_running:
temperature = round(random.uniform(20, 35), 1)
humidity = round(random.uniform(40, 80), 1)
pressure = round(random.uniform(990, 1020), 1)
data = {
'timestamp': datetime.now().strftime('%H:%M:%S'),
'temperature': temperature,
'humidity': humidity,
'pressure': pressure,
'read_count': read_count + 1
}
read_count += 1
yield data
time.sleep(1) # Đọc mỗi giây
def filter_anomalies(self, data_stream):
"""Lọc dữ liệu bất thường"""
for data in data_stream:
# Kiểm tra ngưỡng cảnh báo
warnings = []
if data['temperature'] > 30:
warnings.append("🌡️ Nhiệt độ cao")
if data['humidity'] > 70:
warnings.append("💧 Độ ẩm cao")
if data['pressure'] < 1000:
warnings.append("🌪️ Áp suất thấp")
if warnings:
data['warnings'] = warnings
yield data
def stop_stream(self):
"""Dừng streaming"""
self.is_running = False
# Sử dụng hệ thống
print("🌡️ Hệ thống monitoring thời tiết:")
print("📊 Chỉ hiển thị dữ liệu bất thường...")
print("⏹️ Nhấn Ctrl+C để dừng\n")
streamer = DataStreamer()
try:
# Tạo pipeline xử lý dữ liệu
raw_data = streamer.sensor_data()
filtered_data = streamer.filter_anomalies(raw_data)
for data in filtered_data:
print(f"⚠️ {data['timestamp']} - Lần đọc #{data['read_count']}")
print(f" 🌡️ Nhiệt độ: {data['temperature']}°C")
print(f" 💧 Độ ẩm: {data['humidity']}%")
print(f" 🌪️ Áp suất: {data['pressure']} hPa")
print(f" 🚨 Cảnh báo: {', '.join(data['warnings'])}")
print("-" * 40)
# Demo chỉ chạy 10 lần
if data['read_count'] >= 20:
break
except KeyboardInterrupt:
print("\n👋 Dừng hệ thống monitoring!")
finally:
streamer.stop_stream()
🎯 Tóm tắt
Nhớ 5 điều này về Generator:
yieldthay choreturn- tạo từng giá trị một- Tiết kiệm bộ nhớ - không tạo tất cả cùng lúc
- Lazy evaluation - chỉ tính khi cần
- Iterator protocol - có thể dùng trong for loop
- Pipeline processing - xử lý dữ liệu theo chuỗi
Generator là công cụ siêu mạnh để:
- 🔋 Xử lý dữ liệu lớn hiệu quả
- 💾 Tiết kiệm bộ nhớ
- ⚡ Tạo infinite sequence
- 🔄 Stream processing
- 🎭 Lazy loading
Bước tiếp theo: Học về Context Managers để quản lý tài nguyên một cách an toàn!
💡 Tip: Generator như một người bạn thông minh - chỉ đưa cho bạn những gì bạn cần, khi bạn cần!
Behitek - Học lập trình Python một cách dễ hiểu nhất! 🚀