generator と yield キーワードとは何ですか？

Question

Accepted Answer

**generator** は、`return` の代わりに `yield` キーワードを使って、値を**遅延的に1つずつ**生成する関数です。結果全体をメモリ上に構築するのではなく、必要に応じて各値を計算するため、大規模なシーケンスや無限のシーケンスに最適です。

## yield と return の違い

```python
# a regular function builds the WHOLE list in memory
def get_squares(n):
    return [i ** 2 for i in range(n)]   # all n values created at once

# a generator yields values ONE AT A TIME, on demand
def gen_squares(n):
    for i in range(n):
        yield i ** 2                     # pause here, return one value, resume on next()

for sq in gen_squares(1_000_000):        # uses almost NO memory
    print(sq)
```

`yield` は関数を**一時停止**して値を返し、次のイテレーションでその正確な位置から**再開**します。これにより値と値の間でローカルな状態が保持されます。要求されるまで何も計算されません。

## メモリ面の利点

```python
sum(i ** 2 for i in range(10_000_000))   # generator expression — constant memory
sum([i ** 2 for i in range(10_000_000)]) # list — builds a huge list first (wasteful)
```

大規模なデータでは、generator はメモリ使用量を一定に保ちますが、list comprehension はすべてを一度に実体化します。

## 無限シーケンス（list では不可能）

```python
def count_up():
    n = 0
    while True:        # infinite — but lazy, so it's fine
        yield n
        n += 1

gen = count_up()
next(gen)   # 0
next(gen)   # 1  — only computes when asked
```

値が必要に応じて生成されるため、generator は*無限の*ストリームを表現できます。必要な分だけ取り出せばよいのです。

## イテレーションの内部的な仕組み

```python
gen = gen_squares(3)
next(gen)   # 0  — runs until the first yield
next(gen)   # 1  — resumes, runs to the next yield
next(gen)   # 4
next(gen)   # StopIteration — generator exhausted
```

## generator 式

```python
(x ** 2 for x in range(10))   # like a list comprehension but lazy (parentheses)
```

## なぜ重要なのか

generator は、大規模データやストリーミングデータを**メモリ効率よく**処理するために不可欠です。巨大なファイルを1行ずつ読み込む、大きなデータセットを処理する、パイプラインを構築する、無限シーケンスを扱うといった、完全な list を構築するとメモリが枯渇するような場面で役立ちます。

`yield`（状態を保持したままの一時停止／再開）と遅延評価を理解することで、スケーラブルなデータ処理コードを書けるようになり、generator 式は同じ利点を簡潔にもたらします。

データが大きすぎてメモリに収まらない場合や、すべてを先にではなく生成されたそばからアイテムを処理したい場合に欠かせないツールです。