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
Generatorer
Generatörer är väldigt enkla att implementera, men lite svåra att förstå.
Generatörer används för att skapa iteratorer, men på ett annat sätt. Generatörer är enkla funktioner som returnerar en itererbar uppsättning av objekt, ett i taget, på ett speciellt sätt.
När en iteration över en uppsättning objekt börjar med hjälp av for-satsen, körs generatören. När generatörens funktionskod når ett "yield"-uttalande, lämnar generatören tillbaka sin körning till for-loopen och returnerar ett nytt värde från uppsättningen. Generatörsfunktionen kan generera så många värden (möjligen oändligt) som den vill och ger varje i tur och ordning.
Här är ett enkelt exempel på en generatörsfunktion som returnerar 7 slumpmässiga heltal:
Denna funktion bestämmer själv hur de slumptal som ska genereras, och utför yield-uttalandena ett i taget, och pausar emellan för att ge körningen tillbaka till den huvudsakliga for-loopen.
Exercise
Skriv en generatörsfunktion som returnerar Fibonacci-serien. De beräknas med följande formel: De två första numren i serien är alltid lika med 1, och varje efterföljande nummer som returneras är summan av de två senaste numren. Tips: Kan du använda bara två variabler i generatörsfunktionen? Kom ihåg att tilldelningar kan göras samtidigt. Koden
kommer samtidigt att byta värdena på a och 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
