Generadores y yield

Las funciones generadoras usan yield para producir un flujo de valores de forma perezosa (lazy). Conservan el estado local entre pasos, lo que es ideal para archivos grandes, secuencias infinitas y pipelines ETL.

Receta

def squares(n: int):
    for i in range(n):
        yield i * i
 
for value in squares(5):
    print(value)

Cuándo usar esto:

• Leer archivos grandes línea por línea
• Producir secuencias ilimitadas (IDs, reintentos)
• Encadenar etapas de map/filter sin listas
• Implementar primitivas de multitarea cooperativa

Ejemplo de trabajo

from pathlib import Path
 
def read_lines(path: Path):
    with path.open(encoding="utf-8") as fh:
        for line in fh:
            yield line.rstrip("\n")
 
def filter_nonempty(lines):
    for line in lines:
        if line.strip():
            yield line
 
def parse_csv_rows(lines):
    for line in lines:
        yield line.split(",")
 
def pipeline(path: Path):
    lines = read_lines(path)
    nonempty = filter_nonempty(lines)
    return parse_csv_rows(nonempty)
 
if __name__ == "__main__":
    sample = Path("data.csv")
    sample.write_text("a,b\n\n c,d\n", encoding="utf-8")
    for row in pipeline(sample):
        print(row)

Lo que esto demuestra:

• Cada etapa es perezosa: no hay un archivo completo en memoria
• Los generadores se componen pasando el iterador a la siguiente función
• El manejador de archivos se cierra cuando el generador es recolectado por el garbage collector o se agota (con contexto en el generador)
• El pipeline devuelve un generador: el consumidor impulsa la ejecución

Profundización

Cómo funciona

• Objeto generador - Creado cuando se llama a la función generadora; el cuerpo aún no se ejecuta.
• yield suspende - Guarda las variables locales del frame; se reanuda en next().
• StopIteration - Se eleva cuando el generador retorna o se cae del final.
• yield from - Delega a un sub-iterador (ver artículo dedicado).
• Estado del generador - .gi_frame contiene el punto de ejecución (depuración).

Perfil de memoria

Notas de Python

# expresión generadora
total = sum(x * x for x in range(1_000_000))
 
# cerrar generador temprano
gen = squares(100)
next(gen)
gen.close()  # eleva GeneratorExit dentro

Errores comunes

• Generador agotado - El segundo bucle no hace nada. Solución: Recrear o materializar una vez.
• Fuga de recursos sin with en el generador - Si el consumidor se detiene temprano, el archivo puede permanecer abierto hasta el GC. Solución: contextlib.closing o try/finally en el generador.
• Argumento predeterminado mutable en generador - Igual que en las funciones. Solución: Patrón centinela None.
• Orden de efectos secundarios - Perezoso significa que los efectos ocurren al consumir, no al definir. Solución: Documentar la semántica perezosa.
• Trazas de pila de depuración - Los frames suspendidos confunden a los recién llegados; usar gen.send(None) para mayor claridad en la documentación.

Alternativas

Preguntas frecuentes

Relacionado

• yield from y Sub-generadores - delegación
• Iteradores y el Protocolo Iterador - conceptos básicos del protocolo
• Gestores de Contexto - limpieza en generadores
• itertools - chain, islice

Versiones de Stack: Esta página fue escrita para Python 3.14.0 (estable 3.14, mantenimiento 3.13), FastAPI 0.115+, Django 5.2, Flask 3.1, Pydantic 2, PyTorch 2.6+, pandas 2.2+, Polars 1.x, ruff 0.9+, y uv 0.6+.