Генерация данных с помощью Python: зачем это нужно и как применять

Генераторы — эффективный инструмент в Python, который позволяет создавать и определенным образом обрабатывать последовательности данных. Это один из ключевых элементов в экосистеме Python, предназначенный для работы с данными в более продуктивном режиме. Тем, кто только начинает осваивать программирование на Питоне, важно понять ценность генераторов и научиться обращению с этим инструментом для решения практических задач.

Опытные программисты говорят, что генераторы — это способ избавить оперативную память от избыточного потока информации и тем самым сэкономить ресурсы. Это сугубо прикладное решение, которое помогает разработчикам делать больше, тратя при этом меньше программных средств. Однако важно правильно пользоваться генераторами и знать о возможностях их практического применения.

Узнаем, что собой представляет генерация данных в Python, как используется этот инструмент и какие библиотеки применяются для работы с генераторами.

Основные области применения генерации данных

В языке Python генераторы — это специальные функции, предназначенные для создания итераторов, то есть объектов, которые используются для перебора некоторых последовательностей значений. В отличие от стандартных функций, генераторы могут «приостанавливать» работу с сохранением текущего состояния и при следующем вызове продолжать выполнение команды с того же места.

Такая функция нужна, чтобы обрабатывать огромные объемы информации, при этом не загружая все данные в память. Генераторы существенно экономят ресурсы компьютера и делают работу с данными более эффективной и быстрой.

Ключевое отличие генераторов от стандартных итерируемых объектов в использовании команды yield вместо return. Таким образом, функция с yield автоматически становится генератором. Когда разработчик вызывает такую функцию, она выполняется не в полном объеме, а возвращает объект каждый раз по мере новой генерации данных.

Понять работу генераторов проще на примерах. Если у вас есть файл, который весит десятки гигабайт, и в нем нужно найти и обработать строки, подходящие под определенное условие, или сравнить с данными другого большого файла, то генератор будет наиболее эффективным способом выполнить задачу.

Или другой пример. Нужно проанализировать почти бесконечный поток данных (показания счетчиков, котировки на бирже, сетевой трафик), рассчитать наступление вероятности конкретного события и вычислить математическую последовательность. Загрузить в компьютер такой объем данных нереально — для них просто не хватит оперативной памяти, а иногда и жесткого диска. Наиболее целесообразное решение в такой ситуации — обрабатывать данные частями, чтобы не перегружать процессор. Как раз для этого используются генераторы Python.

Где применяется генерация данных

• Тестирование программного обеспечения. Сложные программные продукты нуждаются в проверке перед запуском. Генерация тестовых данных используется для проверки функциональности программ. 
• Машинное обучение. С помощью генерации синтетических данных выполняется обучение моделей и нейросетей. 
• Анализ и визуализация данных. Посредством генераторов Python в ускоренном режиме подготавливаются данные для презентаций и демонстраций. 
• Прототипирование. Генерация данных Python используется для первичной отладки макетов и черновых версих программных продуктов. 

Генераторы — это инструменты, которые позволяют функциям возвращать последовательность полученных результатов вместо единственного значения. Такой способ идеален для создания итераторов.

Основные плюсы генераторов

• Существенная экономия памяти. Данные загружаются по мере необходимости, а не сплошным потоком, что позволяет без излишних затрат времени и оперативных ресурсов обрабатывать значительные объемы информации.
• Ленивая загрузка. Инструменты поддерживают ленивую загрузку, то есть генерируют значения исключительно при запросе, что на порядок ускоряет выполнение программ. 
• Удобство. С помощью генераторов создают последовательности данных, используя минимальное количество строк кода, что делает их максимально удобными для практического применения. 
• Управление потоком. Благодаря генераторам достигается максимальный контроль при исполнении программы, при этом сохраняется состояние функции, а управление передается коду. При следующем вызове программа исполняется с места, на котором она была приостановлена.  

Для понимания работы генераторов важно усвоить концепцию ленивой загрузки. Она означает, что значения вычисляются и генерируются исключительно в тот момент, когда они нужны, а не загружаются предварительно целиком. Эта опция актуальна при работе с большими данными — она оптимизирует ресурсы и ускоряет процесс вычислений.

Вот один из примеров ленивой загрузки:

			def lazy_generator():
    for i in range(5):
        yield i

gen = lazy_generator()

for value in gen:
    print(value)

		

Здесь значения в диапазоне от 0 до 4 вычисляются и выводятся на экран в порядке очереди, но при этом в памяти компьютера не сохраняются. Значение генерируется только в момент запроса, а не автоматически. Такой алгоритм позволяет работать с огромными объемами данных, которые не загружаются целиком в память устройства.

Ленивые вычисления особенно ценны при работе с потенциально бесконечными последовательностями — числами Фибоначчи, потоками данных и другими. Если бы генераторов данных в Python не было, такие программы могли бы просто исчерпать память, после чего выполнение задачи было бы невозможно.

Библиотеки Python для генерации данных

Использование специальных библиотек, то есть файлов с готовыми шаблонами кода, существенно упрощает работу программистов. Такие пакеты создают, чтобы разработчики не набирали каждый раз заново с нуля одинаковый код. Достаточно выбрать нужный файл из конкретной библиотеки, открыть его, ввести свои значения и почти мгновенно получить результат.

Рассмотрим самые популярные библиотеки Python для генерации данных.

Faker

Библиотека используется для генерации фейковых текстовых данных с различной локализацией. Подходит для множества ситуаций — тестирования написанного года, заполнения баз данных, в том числе обширных, анонимизации данных.

Библиотеку Faker используют, когда требуется проверить функциональность приложения. Если это софт для работы с обширными базами данных пользователей, его нужно протестировать на практике. Но вводить реальную информацию в программу некорректно и небезопасно.

Поэтому разработчики пользуются «Фейкером». Эта библиотека генерирует в нужном количестве данные несуществующих пользователей — их имена и фамилии, даты рождения, номера телефонов, адреса и другую информацию. Синтетические данные создаются случайным образом каждый раз, когда пользователь запускает атрибут.

Faker поддерживается на Python в версии 3.7 и выше. Список данных, которые может сгенерировать программа, довольно велик, при этом каждый пункт имеет подпункты для дополнительных настроек. То есть фейковая информация, создаваемая этим инструментом, будет довольно детальная.

NumPy и SciPy

Это библиотеки для генерации числовой и статистической информации.

NumPy

Незаменимый инструмент для работы с числовыми значениями и сложной математикой, а также с векторами и матрицами. В библиотеке содержатся готовые способы применения различных математических операций — от расчета детерминанта и сингулярного разложения до решения квадратных уравнений. Значительно упрощает работу с многомерными массивами — в этом формате передаются данные для моделей в методах глубокого машинного обучения. По этой причине NumPy входит в базовый пул библиотек для работы с нейросетями.

SciPy

Библиотека основана на NumPy и существенно расширяет ее функционал. Здесь используется линейная алгебра и методы работы с распределением вероятностей, интегральными исчислениями, преобразованиями Фурье. SciPy предназначена для сложных математических вычислений, в ней огромное количество функций, которые используются для научного анализа. Библиотека расширяет функции NumPy и использует методы продвинутой математики.

В пакете программ есть функции для построения графиков и оперативной обработки изображений. При этом используются сложные и трудоемкие операции, которые довольно просто описываются в виде кода. SciPy можно использовать для обработки различных сигналов, в том числе фото и видео.

Pandas

Библиотека для обработки и анализирования структурированных баз данных, в том числе результатов исследований и вычислений, представленных в виде таблиц. Исходный код Pandas в открытом доступе есть на GitHub — пользователи могут самостоятельно дополнять способы обработки и делать обновления.

Pandas — эффективный инструмент для дата-сайентистов и аналитиков данных. С этой библиотекой специалисты могут группировать, обрабатывать, визуализировать массивы данных, создавать таблицы, распределять информацию по определенным признакам.

Библиотека успешно используется для маркетинговой, продуктовой, математической аналитики. Основное преимущество инструмента — возможность обработки больших данных для их дальнейшего использования в машинном обучении. «Пандас» поддерживает базовые статистические методики, используемые для работы с данными.

Scikit-Learn

Библиотека базируется на NumPy и SciPy, содержит алгоритмы для аналитической работы с информацией — кластеризации, распределения по классам, регрессии и других операций. Scikit-Learn используется также для машинного обучения.

По мнению экспертного сообщества, Scikit входит в число лучших библиотек для обработки огромных массивов данных. Ее используют такие сервисы, как Spotify, Evernote и другие. Генерация данных лежит в основе алгоритмов, с которыми работает этот пакет.

Область применения библиотеки:

• Рекомендательные системы. Сюда относится реклама, основанная на интересах пользователя, сервисы с музыкой, кино, книгами, которые предлагают наименования специально для конкретного посетителя. 
• Распознавание текста и изображений. Система переводит в цифру текстовый формат и картинки. 
• Прогнозирование. Алгоритмы предсказывают действия пользователей, финансовые колебания на бирже и другие события на основе существующих данных.
• Обработка результатов. Библиотека используется для анализа результатов научных, медицинских и прочих исследований. 

Машинное обучение — это обширная отрасль с широкими перспективами. Scikit-Learn используется для тестирования моделей и совершенствования различных программных продуктов.

Mimesis

Высокопроизводительный генератор, альтернатива Faker. Обладает теми же базовыми функциями, но имеет дополнительный расширенный функционал. Библиотека используется для загрузки реалистичных фейковых данных в средах тестирования и разработки.

Примеры использования для различных задач

Генератор представляет собой объект, который не вычисляет значение сразу всех загруженных элементов, а действует последовательно. В его памяти хранится только последний элемент, при этом переход к следующему происходит только при выполнении метода next(). Предыдущее значение утрачивается.

Рассмотрим несколько конкретных примеров применения генерации данных на Python.

Faker

Начнем с библиотеки Faker. Она используется для тестирования кода, генерирования данных для тестирования программных продуктов, анонимизации.

Пример кода на Python выглядит следующим образом:

			from faker import Faker

fake = Faker("ru_RU")
print(fake.name())

		

Пользователь импортирует библиотеку, объявляет генератор фейковых данных и помещает в переменную fake. Этот генератор создается с поддержкой русского языка, что указывается с помощью команды "ru_RU". На последней строчке появляется случайное ФИО.

NumPy

С помощью библиотеки NumPy можно задать генерацию случайных чисел. Делается это через модуль numpy.random. Код будет выглядеть следующим образом:

			>>> import numpy as np.random
>>> np.random
<module 'numpy.random' from '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/random/__init__.py'>
>>> import numpy.random as rand  # 
>>> rand
<module 'numpy.random' from '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/random/__init__.py'>

		

Такой код создает массивы из случайных данных.

Scikit-learn

Библиотека Scikit-learn генерирует достаточный объем данных для тестирования различных моделей с целью их обучения.

Например, функция sklearn.datasets.load_moscow () содержит условные данные о ценах на недвижимость в Москве. Матрица содержит 506 наблюдений и 13 столбцов.

			>>> from sklearn.datasets import load_moscow
>>> x, y = load_moscow(return_X_y=True)
>>> x.shape, y.shape
((506, 13), (506,))

		

Такой набор используется для многовариантной регрессии.

Советы по эффективному применению генерации данных

Генераторы в Питоне — не просто теоретические конструкции, но действенный инструмент для практического использования в реальных сценариях.

Функции и библиотеки для генерации используют для обработки огромных массивов информации. Например, если необходимо проверить объемный файл в формате CSV, можно применить генератор для его построчного чтения и последующей обработки. При этом загрузка файла в память не понадобится.

Применение генераторов будет полезно для видео-скрапинга — извлечения данных из веб-страниц и их анализа. Инструмент будет извлекать HTML-страницы поочередно, отбирая необходимые данные и отбрасывая ненужные. Такой способ позволяет работать с большими ресурсами без сбоев в системе, зависаний и остановок.

Генераторы незаменимы в сетевом программировании, например, когда требуется принять или отправить огромный поток данных. При взаимодействии с протоколами HTTP и другими можно запустить генератор, который будет получать данные из сети порционно и поэтапно с ними работать. Таким способом можно обойтись без буферизации памяти.

Актуально использование генераторов в разработке игры. С их помощью разрабатывается процедурный контент — например, ландшафты игрового мира, уровни или встречи с препятствиями. Генерируя контент в динамическом режиме по мере надобности, инструменты создают условно бесконечные либо случайные игровые элементы, тем самым обеспечивая полноценный геймплей.

Опытные разработчики советуют тщательно тестировать и отлаживать генераторы. Эти функции могут быть сложными для понимания в сравнении с обычным, поэтому важно уделять максимум вниманию проверке корректной работы инструментов. Рекомендуется применять тесты для проверки работы генераторов и понимания особенностей потока данных. Это поможет исправить возникающие проблемы.