Get started learning Python with DataCamp's free Intro to Python tutorial. Learn Data Science by completing interactive coding challenges and watching videos by expert instructors. Start Now!
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join 11 million other learners and get started learning Python for data science today!
Good news! You can save 25% off your Datacamp annual subscription with the code LEARNPYTHON23ALE25 - Click here to redeem your discount
المولدات
المولدات سهلة جداً في التنفيذ، لكنها صعبة الفهم بعض الشيء.
تُستخدم المولدات لإنشاء المُكررات، لكن بنهج مختلف. المولدات هي وظائف بسيطة تعيد مجموعة قابلة للتكرار من العناصر، واحدة تلو الأخرى، بطريقة خاصة.
عند البدء في التكرار على مجموعة من العناصر باستخدام عبارة for، يتم تشغيل المولد. بمجرد أن يصل رمز وظيفة المولد إلى عبارة "yield"، يقوم المولد بإعادة التنفيذ إلى حلقة for، مع إعادة قيمة جديدة من المجموعة. يمكن لوظيفة المولد أن تولد عددًا من القيم (وربما لانهائية) بقدر ما تريد، مع توليد كل واحدة منها في دورها.
فيما يلي مثال بسيط لوظيفة مولد تعيد 7 أرقام صحيحة عشوائية:
import random
def lottery():
# يعود بـ 6 أرقام بين 1 و40
for i in range(6):
yield random.randint(1, 40)
# يعود برقم سابع بين 1 و15
yield random.randint(1, 15)
for random_number in lottery():
print("And the next number is... %d!" %(random_number))
تقرر هذه الوظيفة كيفية توليد الأرقام العشوائية من تلقاء نفسها، وتنفذ عبارات yield واحدة تلو الأخرى، بين كل yield تتوقف لتعيد التنفيذ إلى حلقة for الرئيسية.
تمرين
اكتب وظيفة مولد تعيد سلسلة فيبوناتشي. يتم حسابها باستخدام الصيغة التالية: الرقمين الأولين من السلسلة يساويان دائماً 1، وكل رقم لاحق يتم إعادته هو مجموع آخر رقمين. تلميح: هل يمكنك استخدام متغيرين فقط في وظيفة المولد؟ تذكر أنه يمكن القيام بالتعيينات بشكل متزامن. الكود
a = 1
b = 2
a, b = b, a
print(a, b)
سيقوم بتبديل قيم a و b في نفس الوقت.
# fill in this function
def fib():
pass #this is a null statement which does nothing when executed, useful as a placeholder.
# testing code
import types
if type(fib()) == types.GeneratorType:
print("Good, The fib function is a generator.")
counter = 0
for n in fib():
print(n)
counter += 1
if counter == 10:
break
# fill in this function
def fib():
a, b = 1, 1
while 1:
yield a
a, b = b, a + b
# testing code
import types
if type(fib()) == types.GeneratorType:
print("Good, The fib function is a generator.")
counter = 0
for n in fib():
print(n)
counter += 1
if counter == 10:
break
test_output_contains("Good, The fib function is a generator.")
success_msg('Good work!')
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!
Sponsors
