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
Generátory
Generátory jsou velmi snadno implementovatelné, ale je trochu obtížné je pochopit.
Generátory se používají k vytváření iterátorů, ale s jiným přístupem. Generátory jsou jednoduché funkce, které vracejí iterovatelné množiny položek, jednu po druhé, zvláštním způsobem.
Když začíná iterování nad množinou položek pomocí příkazu for, spustí se generátor. Jakmile kód funkce generátoru dosáhne příkazu "yield", generátor předá své provádění zpět do smyčky for a vrátí novou hodnotu z množiny. Generátorová funkce může generovat tolik hodnot (možná nekonečně), kolik chce, a vrátí každou ve svém pořadí.
Zde je jednoduchý příklad generátorové funkce, která vrací 7 náhodných celých čísel:
import random
def lottery():
# returns 6 numbers between 1 and 40
for i in range(6):
yield random.randint(1, 40)
# returns a 7th number between 1 and 15
yield random.randint(1, 15)
for random_number in lottery():
print("And the next number is... %d!" %(random_number))
Tato funkce se sama rozhoduje, jak generovat náhodná čísla, a vykonává příkazy yield po jednom, přičemž mezi nimi pozastavuje vykonávání, aby se vrátila do hlavní smyčky for.
Cvičení
Napište generátorovou funkci, která vrací Fibonacciho řadu. Ty jsou vypočítávány podle následujícího vzorce: První dvě čísla řady jsou vždy rovna 1 a každé následující číslo je součtem posledních dvou čísel. Nápověda: Můžete použít pouze dvě proměnné v generátorové funkci? Pamatujte, že přiřazení může být provedeno současně. Kód
a = 1
b = 2
a, b = b, a
print(a, b)
současně přepne hodnoty a a b.
# 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
