Generadores e Iteradores

Los generadores te permiten producir valores de forma perezosa (lazy), uno a la vez, ahorrando memoria para conjuntos de datos grandes.

Protocolo de Iteradores

Cualquier objeto con __iter__() y __next__() es un iterador:

class ContarArriba:
    def __init__(self, limite):
        self.limite = limite
        self.actual = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.actual >= self.limite:
            raise StopIteration
        valor = self.actual
        self.actual += 1
        return valor

for n in ContarArriba(5):
    print(n)  # 0 1 2 3 4

Funciones Generadoras

def contar_arriba(limite):
    actual = 0
    while actual < limite:
        yield actual   # Se pausa aquí, continúa en el próximo next()
        actual += 1

gen = contar_arriba(5)
print(next(gen))  # 0
print(next(gen))  # 1

for n in contar_arriba(5):
    print(n)

Generadores Infinitos

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

fib = fibonacci()
primeros_10 = [next(fib) for _ in range(10)]
print(primeros_10)  # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

Expresiones Generadoras

# Comprensión de lista (ansiosa, almacena todo en memoria)
cuadrados_lista = [x**2 for x in range(1_000_000)]

# Expresión generadora (perezosa, genera uno a la vez)
cuadrados_gen = (x**2 for x in range(1_000_000))

print(sum(cuadrados_gen))  # Calculado de forma perezosa

yield from

def aplanar(anidado):
    for item in anidado:
        if isinstance(item, list):
            yield from aplanar(item)  # Delegar al sub-generador
        else:
            yield item

datos = [1, [2, [3, 4], 5], [6, 7]]
print(list(aplanar(datos)))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Enviar Valores a Generadores

def acumulador():
    total = 0
    while True:
        valor = yield total   # Ceder total actual, recibir nuevo valor
        if valor is None:
            break
        total += valor

acc = acumulador()
next(acc)           # Inicializar el generador
acc.send(10)        # total = 10
acc.send(20)        # total = 30
resultado = acc.send(5)
print(resultado)    # 35

Práctico: Streaming de Líneas de Archivo

def leer_archivo_grande(ruta):
    """Lee un archivo enorme línea por línea sin cargarlo todo."""
    with open(ruta, "r") as f:
        for linea in f:
            yield linea.strip()

# Procesar millones de líneas con memoria constante
for linea in leer_archivo_grande("datos_grandes.csv"):
    procesar(linea)

Ventaja de memoria: Un generador para 1,000,000 enteros usa ~120 bytes vs ~8 MB para una lista.