Заключение — Python: Декларативное программирование

Мы рассмотрели несколько высокоуровневых конструкций, позволяющих описывать разного рода коллекции и даже бесконечные потоки данных. Можно смело сказать, что это своего рода "язык в языке". Язык, который может и не быть сходу понятным для людей, только пришедших в Python, но его выразительная сила может рассказать знающему человеку кратко и о многом!

Генерация с помощью yield больше похожа на обычный императивный Python, однако использование этого стиля вынуждает интерпретировать код в голове. И такая интерпретация на деле оказывается сложнее, чем чтение обычного императивного кода: в последнем не приходится думать о том, что выполнение может быть приостановлено и продолжено несколько раз при одном "проходе" по телу функции!

"За скобками" мы оставили сопроцедуры (coroutines) — это такие generator objects, которым можно посылать сообщения, а не только ожидать от них очередную порцию данных. Сопроцедуры — область большая и сложная! Умение их применять, а также понимать и отлаживать код на сопроцедурах даётся нелегко даже опытным программистам. А ведь в Python на сопроцедурах строится вся машинерия асинхронности! К счастью, в настоящий момент использовать асинхронность можно без полного понимания всех тонкостей.

Ещё одна сторона "генераторостроения", не раскрытая в данном курсе, это написание генераторов в объектном стиле. Но для понимания этой части профессии вам нужно быть знакомым с основами ООП, а это уже материал последующих курсов.

Да, часть сложных и узких тем оказалась не раскрыта. Но умение использовать описанные средства уже даёт программисту на Python очень мощные инструменты для работы с данными. Многие пользователи Python отказываются переходить на другие языки во многом потому, что в тех языках нельзя писать list comprehensions :)

Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»

Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты.