fab函數(shù)Python python fact函數(shù)

python做斐波那契數(shù)列。

直接創(chuàng)建一個(gè)類然后調(diào)用下面的def函數(shù)即可

創(chuàng)新互聯(lián)是一家網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司,集創(chuàng)意、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、軟件技術(shù)為一體的創(chuàng)意網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)商,主營(yíng)產(chǎn)品:響應(yīng)式網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都品牌網(wǎng)站建設(shè)、營(yíng)銷型網(wǎng)站。我們專注企業(yè)品牌在網(wǎng)站中的整體樹立,網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)的體驗(yàn),以及在手機(jī)等移動(dòng)端的優(yōu)質(zhì)呈現(xiàn)。網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站、移動(dòng)互聯(lián)產(chǎn)品、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)、VI設(shè)計(jì)、云產(chǎn)品.運(yùn)維為核心業(yè)務(wù)。為用戶提供一站式解決方案,我們深知市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)激烈,認(rèn)真對(duì)待每位客戶,為客戶提供賞析悅目的作品,網(wǎng)站的價(jià)值服務(wù)。

#斐波那契數(shù)列

'''

第一位是1

第二位是1

第三位是2

公式位F(n)=f(n-1)+f(n-2)

'''

def get_Fibonacci_sequence(n):

'''輸入n,遍歷到第n位的斐波那契數(shù)列'''

a,b=0,1

if n=3:#即等于2 相當(dāng)于1,2位特殊處理

for i in range(n-1):#操作次數(shù)是n-1,去除一次第一位的操作

c=a+b

a,b,=b,c

print(b)#這里選擇先改變?cè)佥敵?,可以減少1次的循環(huán)

def get_Fibonacci_Num(n):

'''輸入n,遍歷到第n位的斐波那契數(shù)列的第n位數(shù)'''

a, b = 0, 1

if n = 3: # 即等于2 相當(dāng)于1,2位特殊處理

for i in range(n - 1): # 操作次數(shù)是n-1,去除一次第一位的操作

c = a + b

a, b, = b, c

# 這里選擇先改變?cè)佥敵觯梢詼p少1次的循環(huán)

return b

def get_Fibonacci_Num_recursion(n):

'''輸入n,遍歷到第n位的斐波那契數(shù)列的第n位數(shù),遞歸實(shí)現(xiàn)'''

if n==1 or n==2:#特別注意,這里要用邏輯或判斷,不能直接用或判斷,

return 1

else:

return get_Fibonacci_Num_recursion(n-1)+get_Fibonacci_Num_recursion(n-2)

get_Fibonacci_sequence(11)

print(get_Fibonacci_Num(11))

print(get_Fibonacci_Num_recursion(11))

pythonfabric2.0使用方法

pythonfabric2.0使用方法如下:

1、連接服務(wù)器,通過(guò)fabric.Connection方法連接服務(wù)器。

2、通過(guò)fabric安裝軟件通過(guò)一段代碼實(shí)現(xiàn)在Ubuntu上批量安裝docker,順序取走列表中的ip。fabric是一個(gè)python(2.7,3.4+)的庫(kù),用來(lái)通過(guò)SSH遠(yuǎn)程執(zhí)行shell命令,并返回有用的python對(duì)象。fabric的典型使用方式就是,創(chuàng)建一個(gè)Python文件,該文件包含一到多個(gè)函數(shù),然后使用fab命令調(diào)用這些函數(shù)。

python生成器是怎么使用的

生成器(generator)概念

生成器不會(huì)把結(jié)果保存在一個(gè)系列中,而是保存生成器的狀態(tài),在每次進(jìn)行迭代時(shí)返回一個(gè)值,直到遇到StopIteration異常結(jié)束。

生成器語(yǔ)法

生成器表達(dá)式: 通列表解析語(yǔ)法,只不過(guò)把列表解析的[]換成()

生成器表達(dá)式能做的事情列表解析基本都能處理,只不過(guò)在需要處理的序列比較大時(shí),列表解析比較費(fèi)內(nèi)存。

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gen = (x**2 for x in range(5))

gen

generator object genexpr at 0x0000000002FB7B40

for g in gen:

... print(g, end='-')

...

0-1-4-9-16-

for x in [0,1,2,3,4,5]:

... print(x, end='-')

...

0-1-2-3-4-5-

生成器函數(shù): 在函數(shù)中如果出現(xiàn)了yield關(guān)鍵字,那么該函數(shù)就不再是普通函數(shù),而是生成器函數(shù)。

但是生成器函數(shù)可以生產(chǎn)一個(gè)無(wú)線的序列,這樣列表根本沒(méi)有辦法進(jìn)行處理。

yield 的作用就是把一個(gè)函數(shù)變成一個(gè) generator,帶有 yield 的函數(shù)不再是一個(gè)普通函數(shù),Python 解釋器會(huì)將其視為一個(gè) generator。

下面為一個(gè)可以無(wú)窮生產(chǎn)奇數(shù)的生成器函數(shù)。

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def odd():

n=1

while True:

yield n

n+=2

odd_num = odd()

count = 0

for o in odd_num:

if count =5: break

print(o)

count +=1

當(dāng)然通過(guò)手動(dòng)編寫迭代器可以實(shí)現(xiàn)類似的效果,只不過(guò)生成器更加直觀易懂

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class Iter:

def __init__(self):

self.start=-1

def __iter__(self):

return self

def __next__(self):

self.start +=2

return self.start

I = Iter()

for count in range(5):

print(next(I))

題外話: 生成器是包含有__iter()和next__()方法的,所以可以直接使用for來(lái)迭代,而沒(méi)有包含StopIteration的自編Iter來(lái)只能通過(guò)手動(dòng)循環(huán)來(lái)迭代。

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from collections import Iterable

from collections import Iterator

isinstance(odd_num, Iterable)

True

isinstance(odd_num, Iterator)

True

iter(odd_num) is odd_num

True

help(odd_num)

Help on generator object:

odd = class generator(object)

| Methods defined here:

|

| __iter__(self, /)

| Implement iter(self).

|

| __next__(self, /)

| Implement next(self).

......

看到上面的結(jié)果,現(xiàn)在你可以很有信心的按照Iterator的方式進(jìn)行循環(huán)了吧!

在 for 循環(huán)執(zhí)行時(shí),每次循環(huán)都會(huì)執(zhí)行 fab 函數(shù)內(nèi)部的代碼,執(zhí)行到 yield b 時(shí),fab 函數(shù)就返回一個(gè)迭代值,下次迭代時(shí),代碼從 yield b 的下一條語(yǔ)句繼續(xù)執(zhí)行,而函數(shù)的本地變量看起來(lái)和上次中斷執(zhí)行前是完全一樣的,于是函數(shù)繼續(xù)執(zhí)行,直到再次遇到 yield??雌饋?lái)就好像一個(gè)函數(shù)在正常執(zhí)行的過(guò)程中被 yield 中斷了數(shù)次,每次中斷都會(huì)通過(guò) yield 返回當(dāng)前的迭代值。

yield 與 return

在一個(gè)生成器中,如果沒(méi)有return,則默認(rèn)執(zhí)行到函數(shù)完畢時(shí)返回StopIteration;

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def g1():

... yield 1

...

g=g1()

next(g) #第一次調(diào)用next(g)時(shí),會(huì)在執(zhí)行完yield語(yǔ)句后掛起,所以此時(shí)程序并沒(méi)有執(zhí)行結(jié)束。

1

next(g) #程序試圖從yield語(yǔ)句的下一條語(yǔ)句開始執(zhí)行,發(fā)現(xiàn)已經(jīng)到了結(jié)尾,所以拋出StopIteration異常。

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

StopIteration

如果遇到return,如果在執(zhí)行過(guò)程中 return,則直接拋出 StopIteration 終止迭代。

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def g2():

... yield 'a'

... return

... yield 'b'

...

g=g2()

next(g) #程序停留在執(zhí)行完yield 'a'語(yǔ)句后的位置。

'a'

next(g) #程序發(fā)現(xiàn)下一條語(yǔ)句是return,所以拋出StopIteration異常,這樣yield 'b'語(yǔ)句永遠(yuǎn)也不會(huì)執(zhí)行。

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

StopIteration

如果在return后返回一個(gè)值,那么這個(gè)值為StopIteration異常的說(shuō)明,不是程序的返回值。

生成器沒(méi)有辦法使用return來(lái)返回值。

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def g3():

... yield 'hello'

... return 'world'

...

g=g3()

next(g)

'hello'

next(g)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

StopIteration: world

生成器支持的方法

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help(odd_num)

Help on generator object:

odd = class generator(object)

| Methods defined here:

......

| close(...)

| close() - raise GeneratorExit inside generator.

|

| send(...)

| send(arg) - send 'arg' into generator,

| return next yielded value or raise StopIteration.

|

| throw(...)

| throw(typ[,val[,tb]]) - raise exception in generator,

| return next yielded value or raise StopIteration.

......

close()

手動(dòng)關(guān)閉生成器函數(shù),后面的調(diào)用會(huì)直接返回StopIteration異常。

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def g4():

... yield 1

... yield 2

... yield 3

...

g=g4()

next(g)

1

g.close()

next(g) #關(guān)閉后,yield 2和yield 3語(yǔ)句將不再起作用

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

StopIteration

send()

生成器函數(shù)最大的特點(diǎn)是可以接受外部傳入的一個(gè)變量,并根據(jù)變量?jī)?nèi)容計(jì)算結(jié)果后返回。

這是生成器函數(shù)最難理解的地方,也是最重要的地方,實(shí)現(xiàn)后面我會(huì)講到的協(xié)程就全靠它了。

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def gen():

value=0

while True:

receive=yield value

if receive=='e':

break

value = 'got: %s' % receive

g=gen()

print(g.send(None))

print(g.send('aaa'))

print(g.send(3))

print(g.send('e'))

執(zhí)行流程:

通過(guò)g.send(None)或者next(g)可以啟動(dòng)生成器函數(shù),并執(zhí)行到第一個(gè)yield語(yǔ)句結(jié)束的位置。此時(shí),執(zhí)行完了yield語(yǔ)句,但是沒(méi)有給receive賦值。yield value會(huì)輸出初始值0注意:在啟動(dòng)生成器函數(shù)時(shí)只能send(None),如果試圖輸入其它的值都會(huì)得到錯(cuò)誤提示信息。

通過(guò)g.send(‘a(chǎn)aa’),會(huì)傳入aaa,并賦值給receive,然后計(jì)算出value的值,并回到while頭部,執(zhí)行yield value語(yǔ)句有停止。此時(shí)yield value會(huì)輸出”got: aaa”,然后掛起。

通過(guò)g.send(3),會(huì)重復(fù)第2步,最后輸出結(jié)果為”got: 3″

當(dāng)我們g.send(‘e’)時(shí),程序會(huì)執(zhí)行break然后推出循環(huán),最后整個(gè)函數(shù)執(zhí)行完畢,所以會(huì)得到StopIteration異常。

最后的執(zhí)行結(jié)果如下:

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got: aaa

got: 3

Traceback (most recent call last):

File "h.py", line 14, in module

print(g.send('e'))

StopIteration

throw()

用來(lái)向生成器函數(shù)送入一個(gè)異常,可以結(jié)束系統(tǒng)定義的異常,或者自定義的異常。

throw()后直接跑出異常并結(jié)束程序,或者消耗掉一個(gè)yield,或者在沒(méi)有下一個(gè)yield的時(shí)候直接進(jìn)行到程序的結(jié)尾。

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def gen():

while True:

try:

yield 'normal value'

yield 'normal value 2'

print('here')

except ValueError:

print('we got ValueError here')

except TypeError:

break

g=gen()

print(next(g))

print(g.throw(ValueError))

print(next(g))

print(g.throw(TypeError))

輸出結(jié)果為:

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normal value

we got ValueError here

normal value

normal value 2

Traceback (most recent call last):

File "h.py", line 15, in module

print(g.throw(TypeError))

StopIteration

解釋:

print(next(g)):會(huì)輸出normal value,并停留在yield ‘normal value 2’之前。

由于執(zhí)行了g.throw(ValueError),所以會(huì)跳過(guò)所有后續(xù)的try語(yǔ)句,也就是說(shuō)yield ‘normal value 2’不會(huì)被執(zhí)行,然后進(jìn)入到except語(yǔ)句,打印出we got ValueError here。然后再次進(jìn)入到while語(yǔ)句部分,消耗一個(gè)yield,所以會(huì)輸出normal value。

print(next(g)),會(huì)執(zhí)行yield ‘normal value 2’語(yǔ)句,并停留在執(zhí)行完該語(yǔ)句后的位置。

g.throw(TypeError):會(huì)跳出try語(yǔ)句,從而print(‘here’)不會(huì)被執(zhí)行,然后執(zhí)行break語(yǔ)句,跳出while循環(huán),然后到達(dá)程序結(jié)尾,所以跑出StopIteration異常。

下面給出一個(gè)綜合例子,用來(lái)把一個(gè)多維列表展開,或者說(shuō)扁平化多維列表)

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def flatten(nested):

try:

#如果是字符串,那么手動(dòng)拋出TypeError。

if isinstance(nested, str):

raise TypeError

for sublist in nested:

#yield flatten(sublist)

for element in flatten(sublist):

#yield element

print('got:', element)

except TypeError:

#print('here')

yield nested

L=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]]

for num in flatten(L):

print(num)

如果理解起來(lái)有點(diǎn)困難,那么把print語(yǔ)句的注釋打開在進(jìn)行查看就比較明了了。

總結(jié)

按照鴨子模型理論,生成器就是一種迭代器,可以使用for進(jìn)行迭代。

第一次執(zhí)行next(generator)時(shí),會(huì)執(zhí)行完yield語(yǔ)句后程序進(jìn)行掛起,所有的參數(shù)和狀態(tài)會(huì)進(jìn)行保存。再一次執(zhí)行next(generator)時(shí),會(huì)從掛起的狀態(tài)開始往后執(zhí)行。在遇到程序的結(jié)尾或者遇到StopIteration時(shí),循環(huán)結(jié)束。

可以通過(guò)generator.send(arg)來(lái)傳入?yún)?shù),這是協(xié)程模型。

可以通過(guò)generator.throw(exception)來(lái)傳入一個(gè)異常。throw語(yǔ)句會(huì)消耗掉一個(gè)yield。可以通過(guò)generator.close()來(lái)手動(dòng)關(guān)閉生成器。

next()等價(jià)于send(None)

python楊輝三角形原理

triangles里用到了yield,yield 的作用就是把一個(gè)函數(shù)變成一個(gè) generator,帶有 yield 的函數(shù)不再是一個(gè)普通函數(shù),Python 解釋器會(huì)將其視為一個(gè) generator,調(diào)用 triangles(5) 不會(huì)執(zhí)行 triangles函數(shù),而是返回一個(gè) iterable 對(duì)象!在 for 循環(huán)執(zhí)行時(shí),每次循環(huán)都會(huì)執(zhí)行 fab 函數(shù)內(nèi)部的代碼,執(zhí)行到 yield L 時(shí),triangles函數(shù)就返回一個(gè)迭代值,下次迭代時(shí),代碼從 yield L?的下一條語(yǔ)句繼續(xù)執(zhí)行,而函數(shù)的本地變量看起來(lái)和上次中斷執(zhí)行前是完全一樣的,于是函數(shù)繼續(xù)執(zhí)行,直到再次遇到 yield。

1?那個(gè)2去哪了

你看else語(yǔ)句?L1 = [1,1]每次L都是基于這個(gè)L1生成的 比如L=[1,2,1] 那么下一個(gè)L1就是[1,3,3,1],下一句L = L1 所以每次都是新的L1生成

2?畫紅圈的地方應(yīng)該是和L1.insert(i,L[i-1+i])意思一樣

不一樣,插入的值是兩個(gè)數(shù)的和

def?triangles(max):

L?=?[1]

n?=?0

while(nmax):

n?=?n+1

if(n?==?2):

L=[1,1]

yield?L

else:

i?=?1

L1?=?[1,1]

while(i=n-2):

L1.insert(i,L[i-1]+L[i])

i=i+1

L?=?L1

yield?L

for?n?in?triangles(5):

print?n

名稱欄目:fab函數(shù)Python python fact函數(shù)
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