returnとの違いは？Pythonのyieldとジェネレータ活用術

# 基本のジェネレータ関数: 0,1,2,...,n-1 を順番に返す
def count_up(n):
    print("start")             # 最初のnext()またはforでここまで進む
    i = 0
    while i < n:
        print(f"yield: {i}")   # いつ値が出るかを可視化
        yield i                # ここで一時停止して値を返す
        i += 1
    print("done")              # すべてyieldしたあとに到達

# 実行例
gen = count_up(3)
print(next(gen))  # 最初の値(0)
print(next(gen))  # 次の値(1)
print(next(gen))  # 次の値(2)
try:
    print(next(gen))  # これ以上ないのでStopIteration
except StopIteration:
    print("StopIterationが発生")

def ones(k):
    # 1をk回だけ返すイテレータ
    for _ in range(k):
        yield 1

gen = ones(2)
print(hasattr(gen, "__iter__"), hasattr(gen, "__next__"))  # イテレータか確認
print(iter(gen) is gen)  # ジェネレータは自分自身がイテレータ
print(next(gen))         # 1回目
print(next(gen))         # 2回目
try:
    print(next(gen))     # 3回目は尽きる
except StopIteration as e:
    print("尽きました")

def squares(n):
    for i in range(n):
        yield i * i

# forループで取り出す
for v in squares(3):
    print(v)

# next()で手動取り出し
g = squares(2)
try:
    while True:
        print(next(g))
except StopIteration:
    print("読み切り")

def counter():
    n = 0
    while True:
        yield n   # ここで一時停止。nの状態は保持される
        n += 1

g = counter()
print(next(g))  # 0
print(next(g))  # 1
print(next(g))  # 2

# 大量のIDを順次処理する例(メモリ効率重視)
def generate_ids(limit):
    for i in range(limit):
        yield f"id-{i}"

count = 0
for _ in generate_ids(10_000_000):  # 1千万件でも一括で保持しない
    count += 1
print(count)

# フィボナッチ数列を必要な分だけ取り出す
def fib(limit):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(limit):
        yield a
        a, b = b, a + b

print(list(fib(7)))

# 偶数だけを返し、しきい値に達したら終了
def even_until(n, stop_at):
    for i in range(n):
        if i % 2 == 0:
            yield i
        if i >= stop_at:
            return  # ここでStopIterationとなり、forは終了する

print(list(even_until(10, stop_at=5)))

# 二乗の合計(リストを作らずに合計)
total = sum(x * x for x in range(1, 6))
print(total)

# 一度消費すると空になることに注意
g = (x * 2 for x in range(3))
print(list(g))
print(list(g))  # 2回目は空

def subgen():
    yield 1
    yield 2
    return "done-sub"  # StopIteration.valueに入る

def outer():
    yield 0
    result = yield from subgen()  # 1,2をそのまま外へ流し、return値を受け取る
    yield 3
    yield f"sub-result={result}"

print(list(outer()))

# 受信した数値の移動平均を返し続けるジェネレータ
def moving_average():
    total = 0.0
    count = 0
    avg = None
    try:
        while True:
            x = yield avg       # 呼び出し側から送られる値を受け取る
            total += x
            count += 1
            avg = total / count
    except GeneratorExit:
        # close()が呼ばれたときに後始末できる
        print("cleanup")
        raise

g = moving_average()
print(next(g))           # 最初のyieldまで進める(Noneが返る)
print(g.send(10))        # 10を送り、平均10.0
print(g.send(20))        # 平均15.0
print(g.send(0))         # 平均10.0
g.close()                # 終了を依頼

import asyncio

async def agen():
    for i in range(3):
        yield i  # 非同期ジェネレータ
        await asyncio.sleep(0.01)

async def main():
    out = []
    async for v in agen():
        out.append(v)
    print(out)

asyncio.run(main())

def sub():
    yield 1
    return 99  # StopIteration.value に入る

def outer():
    val = yield from sub()
    yield f"got={val}"

print(list(outer()))

def maybe_list(flag):
    if flag:
        yield 1     # ← これがあるだけでジェネレータ関数になる
    else:
        return [1]  # 呼び出し側はリストだと思って受けると破綻する

print(maybe_list(True))   # <generator object ...>
print(maybe_list(False))  # None (returnで終了、値は返らない)

g = (i for i in range(3))
print(list(g))  # すべて消費
print(list(g))  # 2回目は空

from itertools import islice

def numbers():
    for i in range(100):
        yield i

g = numbers()
print(list(islice(g, 5)))   # 先頭5件だけ確認
print(next(g))              # 続きから6番目を取得

from typing import Generator, Iterator

def gen_ints(n: int) -> Iterator[int]:
    for i in range(n):
        yield i

def avg() -> Generator[float, float, None]:
    # yield: float(平均値)、send: float(新しい値)、return: None
    total = 0.0
    count = 0
    avg_value = 0.0
    while True:
        x = yield avg_value
        total += x
        count += 1
        avg_value = total / count