【 Effective Python, 2nd Edition 】yield from ステートメントでネストしたジェネレータ ( nested generators, composed generators ) を効率よく処理しよう！

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Tags: Python , generator , yield , Effective , from

Published 2020年7月1日12:32 by T.Tsuyoshi

ジェネレータを利用することでメモリ消費を抑えることができたり、イテラブル可能な独自クラスを簡単に実装できたり、と多くの利点を享受することができます。
今回は、そんなジェネレータがネストしている場合の効率的な実行方法についてです。

さて、インターバルトレーニング用のプログラムを作りたいと思っています。
最初は速いペースで、ちょっと休んで、次はゆっくりとしたペースで、という指示を出せるようにしたいんです。
そこで、次のような２つのジェネレータを用意しました。

def move(period, speed):
    """ある期間(period)におけるトレーニングスピード(speed)を指示します"""
    for _ in range(period):
        yield speed


def stop(period):
    """ある期間(period)クールダウンします"""
    for _ in range(period):
        yield 0

実際のトレーニングプログラムを作成するときには、これら２つのジェネレータを組み合わせて一連の流れを組み立てます。
各インターバルセクション毎にそれぞれのジェネレータを実行し、結果的に１つのトレーニングプログラムを作成します。

def training():
    """２つのジェネレータ (move, stop) を組み合わせて実際のトレーニングプログラムを作ります"""
    for section in move(4, 5.0):
        yield section
    for section in stop(3):
        yield section
    for section in move(2, 3.0):
        yield section


def print_section(section):
    """指示を出力します"""
    print(f"Section: {section:.1f}")


def run(func):
    """１つのジェネレータ (func -> training) からの指示に合わせてトレーニングしていきましょう"""
    for section in func():
        print_section(section)


# トレーニング開始
run(training)
# Section: 5.0
# Section: 5.0
# Section: 5.0
# Section: 5.0
# Section: 0.0
# Section: 0.0
# Section: 0.0
# Section: 3.0
# Section: 3.0

このコードの問題点は training() 内で for 文と yield 文が繰り返し記述されていることでしょう。
見た目も「うるさい」ですし、読解性も悪くなっています。
この例ではインターバルセクションが３つだけにもかかわらずこの有様ですから、より複雑なトレーニングメニューを組むとしたら大変なことになりそうです。

このような場合の解決策は yield from 文を使うことです。

def training_composed():
    yield from move(4, 5.0)
    yield from stop(3)
    yield from move(2, 3.0)


run(training_composed)
# Section: 5.0
# Section: 5.0
# Section: 5.0
# Section: 5.0
# Section: 0.0
# Section: 0.0
# Section: 0.0
# Section: 3.0
# Section: 3.0

yield from 文は、ネストされているジェネレータに一旦処理を丸投げして、そのジェネレータが全ての値を出力し終わると元のジェネレータに制御を戻します。
つまり、ネストしているジェネレータを for 文で処理しながらその都度の値を yield 文で返す、という定型処理を自動でやってくれるんです。

for 文の記述がなくなりコードがスッキリした上に、実行速度も速い、というウレシイおまけつきです。

ネストしているジェネレータを for 文を使って処理した場合、yield from 文を使って処理した場合の処理時間を比較してみましょう。

import timeit


# ネストされるジェネレータ
def child():
    for i in range(1_000_000):
        yield i


# for 文を使用した従来の構文
def slow():
    for i in child():
        yield i


# yield from 文を使います
def fast():
    yield from child()


baseline = timeit.timeit(
    stmt="for _ in slow(): pass",
    globals=globals(),
    number=50
)
print(f"従来の構文: {baseline:.2f}s")
# 従来の構文: 5.92s


comparison = timeit.timeit(
    stmt="for _ in fast(): pass",
    globals=globals(),
    number=50
)
print(f"yield from 文: {comparison:.2f}s")
# yield from 文: 5.08s


reduction = (baseline - comparison) / baseline
print(f"yield from 文の実行速度: {(baseline / comparison):.2%}")
# yield from 文の実行速度: 116.46%

まとめ：

1: ジェネレータがネストされている場合、yield from 文を利用することでネストされているジェネレータのループ処理を記述する必要がなくなります。
2: yield from 文を利用することで処理速度の向上が期待できます。

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