khanhhoangqwertyu
New member
### Một trình tạo python chấp nhận văn bản thô
Một trình tạo python là một hàm trả về một trình lặp, điều đó có nghĩa là nó có thể được sử dụng trong một vòng lặp.Máy phát điện rất hữu ích để tạo chuỗi dữ liệu, chẳng hạn như danh sách hoặc bộ dữ liệu, mà không phải lưu trữ toàn bộ chuỗi trong bộ nhớ.Đây có thể là một lợi thế đáng kể khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn, vì nó có thể tiết kiệm cho việc sử dụng bộ nhớ.
Để tạo một trình tạo Python chấp nhận văn bản thô, bạn có thể sử dụng từ khóa `Năng suất`.Từ khóa `` nevel` bảo trình tạo tạm dừng và trả về giá trị tiếp theo trong chuỗi.Khi máy phát được gọi lại, nó sẽ tiếp tục từ nơi nó rời đi.
Ví dụ: mã sau tạo một trình tạo mang lại các ký tự trong một chuỗi:
`` `Python
def gote
cho ký tự trong chuỗi:
Năng suất ký tự
Đối với ký tự trong Generate_Characters ("Hello World!"):
in (ký tự)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
H
e
l
l
o
w
o
r
l
D!
`` `
Bạn cũng có thể sử dụng các trình tạo để tạo ra các chuỗi dữ liệu phức tạp hơn.Ví dụ: mã sau tạo một trình tạo mang lại chuỗi Fibonacci:
`` `Python
def fibonacci ():
a = 0
B = 1
Trong khi đúng:
mang lại a
A, B = B, A + B
cho số trong fibonacci ():
in (số)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
0
1
1
2
3
5
số 8
13
21
34
`` `
Máy phát điện là một công cụ mạnh mẽ để tạo chuỗi dữ liệu trong Python.Chúng có thể được sử dụng để lưu bộ nhớ, tạo các chuỗi phức tạp và hơn thế nữa.
### hashtags
* #Python
* #Generators
* #iterators
* #cấu trúc dữ liệu
* #lập trình chức năng
=======================================
### A Python Generator that Accepts Raw Text
A Python generator is a function that returns an iterator, which means that it can be used in a for loop. Generators are useful for creating sequences of data, such as lists or tuples, without having to store the entire sequence in memory. This can be a significant advantage when working with large datasets, as it can save on memory usage.
To create a Python generator that accepts raw text, you can use the `yield` keyword. The `yield` keyword tells the generator to pause and return the next value in the sequence. When the generator is called again, it will continue from where it left off.
For example, the following code creates a generator that yields the characters in a string:
```python
def generate_characters(string):
for character in string:
yield character
for character in generate_characters("Hello world!"):
print(character)
```
This code will print the following output:
```
H
e
l
l
o
w
o
r
l
d!
```
You can also use generators to create more complex sequences of data. For example, the following code creates a generator that yields the Fibonacci sequence:
```python
def fibonacci():
a = 0
b = 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
for number in fibonacci():
print(number)
```
This code will print the following output:
```
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
```
Generators are a powerful tool for creating sequences of data in Python. They can be used to save memory, create complex sequences, and more.
### Hashtags
* #Python
* #Generators
* #iterators
* #data-structures
* #Functional-programming
Một trình tạo python là một hàm trả về một trình lặp, điều đó có nghĩa là nó có thể được sử dụng trong một vòng lặp.Máy phát điện rất hữu ích để tạo chuỗi dữ liệu, chẳng hạn như danh sách hoặc bộ dữ liệu, mà không phải lưu trữ toàn bộ chuỗi trong bộ nhớ.Đây có thể là một lợi thế đáng kể khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn, vì nó có thể tiết kiệm cho việc sử dụng bộ nhớ.
Để tạo một trình tạo Python chấp nhận văn bản thô, bạn có thể sử dụng từ khóa `Năng suất`.Từ khóa `` nevel` bảo trình tạo tạm dừng và trả về giá trị tiếp theo trong chuỗi.Khi máy phát được gọi lại, nó sẽ tiếp tục từ nơi nó rời đi.
Ví dụ: mã sau tạo một trình tạo mang lại các ký tự trong một chuỗi:
`` `Python
def gote
cho ký tự trong chuỗi:
Năng suất ký tự
Đối với ký tự trong Generate_Characters ("Hello World!"):
in (ký tự)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
H
e
l
l
o
w
o
r
l
D!
`` `
Bạn cũng có thể sử dụng các trình tạo để tạo ra các chuỗi dữ liệu phức tạp hơn.Ví dụ: mã sau tạo một trình tạo mang lại chuỗi Fibonacci:
`` `Python
def fibonacci ():
a = 0
B = 1
Trong khi đúng:
mang lại a
A, B = B, A + B
cho số trong fibonacci ():
in (số)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
0
1
1
2
3
5
số 8
13
21
34
`` `
Máy phát điện là một công cụ mạnh mẽ để tạo chuỗi dữ liệu trong Python.Chúng có thể được sử dụng để lưu bộ nhớ, tạo các chuỗi phức tạp và hơn thế nữa.
### hashtags
* #Python
* #Generators
* #iterators
* #cấu trúc dữ liệu
* #lập trình chức năng
=======================================
### A Python Generator that Accepts Raw Text
A Python generator is a function that returns an iterator, which means that it can be used in a for loop. Generators are useful for creating sequences of data, such as lists or tuples, without having to store the entire sequence in memory. This can be a significant advantage when working with large datasets, as it can save on memory usage.
To create a Python generator that accepts raw text, you can use the `yield` keyword. The `yield` keyword tells the generator to pause and return the next value in the sequence. When the generator is called again, it will continue from where it left off.
For example, the following code creates a generator that yields the characters in a string:
```python
def generate_characters(string):
for character in string:
yield character
for character in generate_characters("Hello world!"):
print(character)
```
This code will print the following output:
```
H
e
l
l
o
w
o
r
l
d!
```
You can also use generators to create more complex sequences of data. For example, the following code creates a generator that yields the Fibonacci sequence:
```python
def fibonacci():
a = 0
b = 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
for number in fibonacci():
print(number)
```
This code will print the following output:
```
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
```
Generators are a powerful tool for creating sequences of data in Python. They can be used to save memory, create complex sequences, and more.
### Hashtags
* #Python
* #Generators
* #iterators
* #data-structures
* #Functional-programming
