المولدات والمكررات

المولدات والمكررات — Generators & Iterators

عندما تكتب for item in collection، Python تستخدم بروتوكول التكرار (Iteration Protocol) خلف الكواليس. فهم هذا البروتوكول يتيح لك بناء كائنات تتصرف مثل القوائم والتوبلات، لكنها أكثر كفاءةً في استخدام الذاكرة — لأنها تُنتج القيم واحدة بواحدة عند الطلب بدلاً من تحميل الكل في الذاكرة دفعة واحدة.

بروتوكول التكرار — Iteration Protocol

أي كائن قابل للتكرار في Python يُنفّذ طريقتين:

__iter__() — تُرجع الكائن نفسه (أو مُكرّراً له)
__next__() — تُرجع العنصر التالي أو تُطلق StopIteration

main.go

# مُكرّر مخصص — Custom iterator
class Countdown:
    """يعدّ تنازلياً من start إلى 1 — Counts down from start to 1."""

    def __init__(self, start):
        self.current = start  # الموضع الحالي — current position

    def __iter__(self):
        return self  # الكائن نفسه هو المُكرّر — object is its own iterator

    def __next__(self):
        if self.current <= 0:
            raise StopIteration  # نهاية التسلسل — end of sequence
        value = self.current
        self.current -= 1        # انتقل للتالي — move to next
        return value


# استخدام مع for — Use with for loop
for n in Countdown(5):
    print(n)

print("---")

# استخدام مع next() يدوياً — Manual use with next()
cd = Countdown(3)
print(next(cd))  # 3
print(next(cd))  # 2
print(next(cd))  # 1
# print(next(cd))  # StopIteration — سيُطلق خطأ

Output:

Python تستدعي __iter__ عند بداية حلقة for، ثم تستدعي __next__ في كل دورة حتى تصل لـStopIteration.

المولدات — Generators

كتابة __iter__ و__next__ يدوياً ممكنة لكنها طويلة. Python تُتيح طريقة أكثر إيجازاً عبر كلمة yield. دالة تحتوي على yield تصبح تلقائياً مولّداً (Generator).

main.go

# نفس Countdown لكن كمولّد — Same Countdown but as a generator
def countdown(start):
    """مولّد تنازلي — Countdown generator."""
    current = start
    while current > 0:
        yield current    # أعطِ القيمة وتوقف مؤقتاً — yield value and pause
        current -= 1     # ينفَّذ عند الاستئناف — executed on resume


# يتصرف تماماً مثل Countdown — Behaves exactly like Countdown
for n in countdown(5):
    print(n)

print("---")

# المولّد كائن — Generator is an object
gen = countdown(3)
print(type(gen))         # <class 'generator'>
print(next(gen))         # 3
print(next(gen))         # 2

Output:

الفرق الجوهري بين return وyield:

return تُنهي الدالة نهائياً وتُرجع قيمة واحدة
yield تُعلّق تنفيذ الدالة، تُرجع قيمة، وتنتظر حتى يُطلب العنصر التالي — ثم تستمر من نفس النقطة

التقييم الكسول — Lazy Evaluation

هنا تكمن القوة الحقيقية للمولدات: الذاكرة.

main.go

# قائمة: تُنشئ كل القيم في الذاكرة فوراً — List: creates all values in memory immediately
def squares_list(n):
    return [x * x for x in range(n)]   # قائمة كاملة في الذاكرة — full list in memory


# مولّد: يُنتج قيمة واحدة عند الطلب — Generator: produces one value on demand
def squares_gen(n):
    for x in range(n):
        yield x * x  # قيمة واحدة فقط في الذاكرة — only one value in memory at a time


# القائمة تستهلك ذاكرة كبيرة لـ 10 ملايين عنصر
# The list consumes huge memory for 10 million elements
lst = squares_list(10)
gen = squares_gen(10)

print("أول 5 من القائمة:", lst[:5])
print("أول 5 من المولّد:", [next(gen) for _ in range(5)])

# المولّد اللانهائي — Infinite generator
def natural_numbers():
    """يولّد الأعداد الطبيعية إلى الأبد — Generates natural numbers forever."""
    n = 1
    while True:
        yield n
        n += 1


# أخذ أول 5 أعداد من التسلسل اللانهائي — Take first 5 from infinite sequence
naturals = natural_numbers()
first_five = [next(naturals) for _ in range(5)]
print("أول 5 أعداد طبيعية:", first_five)

Output:

مولّد لا نهائي ممكن لأن القيم تُنتج عند الطلب. قائمة لا نهائية مستحيلة لأنها تحتاج ذاكرة لا نهائية.

تعابير المولدات — Generator Expressions

مثل list comprehensions لكن بأقواس دائرية () بدلاً من معكوفة []:

main.go

numbers = range(1, 11)

# List comprehension — تُنشئ قائمة كاملة في الذاكرة
squares_list = [x * x for x in numbers]

# Generator expression — كسول، لا يحسب إلا عند الطلب
squares_gen = (x * x for x in numbers)

print(type(squares_list))  # <class 'list'>
print(type(squares_gen))   # <class 'generator'>

# كلاهما يعمل مع for — Both work with for
for s in squares_gen:
    print(s, end=" ")
print()

# يمكن تمرير تعابير المولدات مباشرة لدوال — Pass generator expressions directly to functions
total = sum(x * x for x in range(1, 6))  # بدون قوسين إضافيين — no extra parens needed
print(f"مجموع المربعات 1-5: {total}")

# any/all مع المولدات — any/all with generators
nums = [2, 4, 6, 8, 10]
all_even = all(n % 2 == 0 for n in nums)   # يتوقف عند أول فردي — stops at first odd
any_big  = any(n > 9 for n in nums)        # يتوقف عند أول كبير — stops at first big

print(f"كلها زوجية: {all_even}")
print(f"هناك عدد > 9: {any_big}")

Output:

any() وall() مع المولدات كسولة — تتوقف بمجرد معرفة الإجابة دون المرور على بقية العناصر.

`yield from` — التفويض للمولدات

main.go

def flatten(nested):
    """يُسطّح قائمة متداخلة — Flattens a nested list."""
    for item in nested:
        if isinstance(item, list):
            yield from flatten(item)  # فوّض للمولّد الداخلي — delegate to inner generator
        else:
            yield item  # عنصر بسيط — simple element


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


# مثال آخر: دمج عدة تسلسلات — Example: merge multiple sequences
def chain(*iterables):
    """يدمج عدة تسلسلات — Chains multiple iterables."""
    for it in iterables:
        yield from it  # أعطِ كل عناصر التسلسل — yield all elements from iterable


for item in chain([1, 2], "ab", (10, 20)):
    print(item, end=" ")
print()

Output:

yield from تُفوّض التكرار لمولّد أو تسلسل آخر، وهي أوضح وأكفأ من حلقة for مع yield.

متى تستخدم المولدات؟

المولدات مثالية في هذه الحالات:

تسلسلات كبيرة — ملايين السجلات من قاعدة بيانات، سطور ملف ضخم
تسلسلات لا نهائية — تسلسل Fibonacci، أعداد طبيعية، أحداث شبكة مستمرة
خطوط معالجة (Pipelines) — عدة مراحل تحويل على البيانات
حين تريد نتائج كسولة — حسب الطلب فقط لا دفعة واحدة

لا تستخدم مولدات إذا احتجت الوصول العشوائي للعناصر (بالفهرس) أو احتجت معرفة طول التسلسل مسبقاً — استخدم قوائم بدلاً من ذلك.

تحدي — Challenge

def even_numbers(limit):
    """يولّد الأعداد الزوجية من 2 إلى limit — Generates even numbers from 2 to limit."""
    # أكمل الكود — Complete the code
    pass


# يجب أن يطبع 2 4 6 8 10 ثم المجموع
for n in even_numbers(10):
    print(n)

total = sum(even_numbers(10))
print(f"المجموع: {total}")

المولدات والمكررات