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
Generatory
Generatory są bardzo łatwe do zaimplementowania, ale trochę trudne do zrozumienia.
Generatory są używane do tworzenia iteratorów, ale w inny sposób. Generatory to proste funkcje, które zwracają iterowalny zestaw elementów, po jednym na raz, w specjalny sposób.
Kiedy iteracja nad zestawem elementów zaczyna się za pomocą instrukcji for, generator jest uruchamiany. Gdy kod funkcji generatora osiąga instrukcję "yield", generator przekazuje swoje wykonanie z powrotem do pętli for, zwracając nową wartość z zestawu. Funkcja generatora może generować tyle wartości (możliwe, że nieskończono), ile chce, zwracając każdą z nich po kolei.
Oto prosty przykład funkcji generatora, która zwraca 7 losowych liczb całkowitych:
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))
Ta funkcja sama decyduje, jak generować losowe liczby i wykonuje instrukcje yield po kolei, zatrzymując się pomiędzy nimi, aby przekazać wykonanie z powrotem do głównej pętli for.
Ćwiczenie
Napisz funkcję generatora, która zwraca ciąg Fibonacciego. Oblicza się je za pomocą następującego wzoru: Dwie pierwsze liczby ciągu są zawsze równe 1, a każda kolejna liczba zwracana jest sumą dwóch ostatnich liczb. Wskazówka: Czy możesz użyć tylko dwóch zmiennych w funkcji generatora? Pamiętaj, że przypisania mogą być wykonywane jednocześnie. Kod
a = 1
b = 2
a, b = b, a
print(a, b)
jednocześnie zamienia wartości a i 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
