Fonksiyon Gezmek ve Yield

Bir vektörün, listenin elemanlarını gezebildiğimizi (iteratation) biliyoruz.

Python'un üretici (generatörs) özelliği ile bir fonksiyonu gezmek te mümkün.

Bu nasıl oluyor? Hokus pokus yield adı verilen bir komutta.

Bir fonksiyon return çağrısı ile bir değer döndürebilir. Fakat o noktada o fonksiyondan dışarı çıkmış oluruz yani o fonksiyon ile işimiz biter. Kıyasla yield ile bir değer döndürürüz, geriye bir sonuç gelir ama fonksiyonun yield anındaki hali dondurulur -- yani unutulmaz. Fonksiyondan dışarı çıkmış olsak bile geri dönebiliriz, ve lokal değişkenleri oldukları halde kullanmaya devam edebiliriz: Alttaki fonksiyona bakalım:

def fib():
a, b = 0, 1
while 1:
  yield b
  a, b = b, a+b

Bu fonksiyon Fibonaccı sayılarını üretir, Fibonaccı sayıları 1,1,2,3 diye gider, bir sonraki sayı her zaman önceki iki sayının toplamıdır. Görüldüğü gibi yield ile en son toplamı donduruyoruz, fonksiyondan çıkıyoruz, fakat gezme işlemi bir sonraki değeri istediğinde fib()'e geri dönülüyor ve işlem yield'den bir sonraki satırdan, yani kaldığı yerden devam ediyor. Fonksiyon içindeki tüm lokal değişkenler hala değerlerini koruyorlar.

Kullanmak için fib() çağrısını sanki bir listeymiş gibi çağırabiliriz:

for x in fib(): print x

Yukarıda anlatılan türden değer gezme olanağının faydası nedir? Kod düzenlemesi açısından getirdiği faydalar ötesinde (temizlik gibi, geçici bir liste objesine gerek yok), performans bakımından faydası olabilir. Bir şekilde hesaplanan ve üretilen elemanları gezmek için onların önceden bir listeye doldurulmuş olması gerekmiyor -- her eleman fonksiyon tarafından "gerektiği anda" hesaplanıp teker teker alınıyor, ve bu bir tür "tembel (lazy)" hesaplama olarak görülebilir. CPU bedelini her Fibonaccı sayısını üretirken sadece o sayı için ödüyoruz. 10 tane önceden üretip bir yerde bekletmiyoruz.

Üreticilerin ne kadar kuvvetli özelliklerinin olduğunu tekrar belirtmek iyi olur: içinde yield içeren bir fonksiyonu aslında bir bakıma konumu olan bir obje gibi bile düşünebiliriz, daha doğrusu onlar bir bakıma "konumlu fonksiyonlar" oluyorlar. Mesela azar azar işlem yapan ortamlarda tipik bir ihtiyaç bir dosyanın açılması, ve o dosyadan azar azar satır alınabilmesi.

Üretici yaklaşımı ile bu iş şöyle yapılır, in.csv dosyası şöyle olsun

y,x1,x2
1,6,10
2,5,20
3,4,30
4,3,40
5,2,50

Kod

import csv

def get_row(cols):

    with open("in.csv", 'r') as csvfile:

        rd = csv.reader(csvfile)

        headers = {k: v for v, k in enumerate(next(rd))}

        for row in rd:

            label = float(row[headers['y']])

            # sadece istenen kolonlari al

            rrow = [row[headers[x]] for x in headers if x in cols]

            yield rrow, label

Bu akıllı fonksiyon aynen bir class gibi yaratılıyor, sonra çağrılıyor. Mesela ilgilendiğimiz belli bir kolon listesini verip geziciyi oluşturabiliriz, sonra ondan bir satır isteyebiliriz,

getter = get_row(['x1','x2'])

Y,x = getter.next() 

print Y,x

Şu sonucu görürüz,

['10', '6'] 1.0

Şu anda fonksiyon bekler durumda. Biz başka çağrılar yapabiliriz, gidip kahve içebiliriz, geri geldiğimizde

Y,x = getter.next() 

print Y,x

Y,x = getter.next() 

print Y,x

çağrıları bize iki yeni satır verir.

['20', '5'] 2.0

['30', '4'] 3.0

Elimizdeki fonksiyon göstergecini başka birini versek o next() çağırsa o da aynı yerden devam ederdi. Ama biz tekrar başa dönmek istiyoruz, problem değil, yeni bir gezici fonksiyon yaratırız,

getter = get_row(['x1','x2'])

Y,x = getter.next() 

print Y,x

['10', '6'] 1.0

Başa dönmüş olduk.

Üreticilerin gezme işlemini başlatmadan önce bazı hazırlık işleri, atamaları yapmaları en önemli özelliklerinden. Aynen bir obje başlatıldığında onun kurucusunda başlangıç kodları işletilebildiği gibi, ilk yield anına kadar işletilen her şey bir fonksiyonda hazırlık aşaması sayılabilir, ondan sonra bir döngüye girilip daha az mıktarda kod sürekli işlenip yield ile dönülecektir. Üstteki örnekte dosyanın açılması, başlık kolonların okunması, vs gibi işlemlerin hepsi bu başlangıç aşamasında. Bir gezici fonksiyonu ismiyle ve istenen parametreleri ile yarattığımız zaman bu hazırlık kodları işleyecek.

Kaynaklar

http://www.python.org/dev/peps/pep-0255/