tinhyen517
New member
## Trình tạo trong Python là gì?
Một trình tạo trong Python là một hàm trả về một trình lặp.Một iterator là một đối tượng có thể được sử dụng để lặp lại một chuỗi các giá trị, mỗi lần một.Máy phát điện được tạo bằng cách sử dụng từ khóa `nevel`.
Khi một hàm máy phát được gọi, nó không bắt đầu thực thi ngay lập tức.Thay vào đó, nó trả về một đối tượng Iterator.Đối tượng Iterator sau đó có thể được sử dụng để lặp lại các giá trị được tạo ra bởi hàm máy phát.
Máy phát điện là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các trình lặp lười biếng.Lazy Iterators chỉ tạo ra các giá trị khi chúng cần thiết, có thể tiết kiệm bộ nhớ và cải thiện hiệu suất.
## Cách tạo máy phát trong Python
Để tạo chức năng tạo trình tạo, bạn sử dụng từ khóa `NIEDED`.Từ khóa `Năng suất` cho chức năng Trình tạo tạm dừng và trả về một giá trị.Khi hàm máy phát được nối lại, nó sẽ tiếp tục từ nơi nó rời đi.
Dưới đây là một ví dụ về hàm máy phát tạo ra chuỗi Fibonacci:
`` `Python
def fibonacci
:
"" "Tạo chuỗi Fibonacci." ""
A, B = 0, 1
Đối với tôi trong phạm vi:
mang lại a
A, B = B, A + B
`` `
Để sử dụng hàm `fibonacci ()`, bạn có thể lặp lại nó bằng cách sử dụng vòng `for`:
`` `Python
Đối với tôi trong Fibonacci (10):
in (i)
`` `
Đầu ra:
`` `
0
1
1
2
3
5
số 8
13
21
34
`` `
## Ưu điểm của việc sử dụng máy phát điện
Có một số lợi thế để sử dụng máy phát điện trên các chức năng truyền thống.
*** Hiệu quả bộ nhớ: ** Trình tạo chỉ tạo ra các giá trị khi chúng cần thiết, có thể lưu bộ nhớ.
*** Hiệu suất: ** Trình tạo có thể hoạt động nhiều hơn các chức năng truyền thống, vì chúng không cần tạo toàn bộ danh sách các giá trị trong bộ nhớ.
*** Tính biểu cảm: ** Máy phát điện có thể được sử dụng để diễn đạt một số thuật toán nhất định chính xác hơn các hàm truyền thống.
## Phần kết luận
Máy phát điện là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các trình lặp lười biếng.Chúng là bộ nhớ hiệu quả, hiệu suất và biểu cảm.Nếu bạn đang làm việc với các trình lặp trong Python, bạn nên xem xét sử dụng máy phát điện.
## hashtags
* #Python
* #Generators
* #iterators
* #Tải xuống lười biếng
* #hiệu suất
=======================================
## What is a Generator in Python?
A generator in Python is a function that returns an iterator. An iterator is an object that can be used to iterate over a sequence of values, one at a time. Generators are created using the `yield` keyword.
When a generator function is called, it does not immediately start executing. Instead, it returns an iterator object. The iterator object can then be used to iterate over the values produced by the generator function.
Generators are a powerful tool for creating lazy iterators. Lazy iterators only produce values when they are needed, which can save memory and improve performance.
## How to create a generator in Python
To create a generator function, you use the `yield` keyword. The `yield` keyword tells the generator function to pause and return a value. When the generator function is resumed, it will continue from where it left off.
Here is an example of a generator function that produces the Fibonacci sequence:
```python
def fibonacci:
"""Generates the Fibonacci sequence."""
a, b = 0, 1
for i in range:
yield a
a, b = b, a + b
```
To use the `fibonacci()` function, you can iterate over it using the `for` loop:
```python
for i in fibonacci(10):
print(i)
```
Output:
```
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
```
## Advantages of using generators
There are several advantages to using generators over traditional functions.
* **Memory efficiency:** Generators only produce values when they are needed, which can save memory.
* **Performance:** Generators can be more performant than traditional functions, because they do not need to create an entire list of values in memory.
* **Expressiveness:** Generators can be used to express certain algorithms more concisely than traditional functions.
## Conclusion
Generators are a powerful tool for creating lazy iterators. They are memory efficient, performant, and expressive. If you are working with iterators in Python, you should consider using generators.
## Hashtags
* #Python
* #Generators
* #iterators
* #Lazy-loading
* #Performance
Một trình tạo trong Python là một hàm trả về một trình lặp.Một iterator là một đối tượng có thể được sử dụng để lặp lại một chuỗi các giá trị, mỗi lần một.Máy phát điện được tạo bằng cách sử dụng từ khóa `nevel`.
Khi một hàm máy phát được gọi, nó không bắt đầu thực thi ngay lập tức.Thay vào đó, nó trả về một đối tượng Iterator.Đối tượng Iterator sau đó có thể được sử dụng để lặp lại các giá trị được tạo ra bởi hàm máy phát.
Máy phát điện là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các trình lặp lười biếng.Lazy Iterators chỉ tạo ra các giá trị khi chúng cần thiết, có thể tiết kiệm bộ nhớ và cải thiện hiệu suất.
## Cách tạo máy phát trong Python
Để tạo chức năng tạo trình tạo, bạn sử dụng từ khóa `NIEDED`.Từ khóa `Năng suất` cho chức năng Trình tạo tạm dừng và trả về một giá trị.Khi hàm máy phát được nối lại, nó sẽ tiếp tục từ nơi nó rời đi.
Dưới đây là một ví dụ về hàm máy phát tạo ra chuỗi Fibonacci:
`` `Python
def fibonacci
:"" "Tạo chuỗi Fibonacci." ""
A, B = 0, 1
Đối với tôi trong phạm vi
:mang lại a
A, B = B, A + B
`` `
Để sử dụng hàm `fibonacci ()`, bạn có thể lặp lại nó bằng cách sử dụng vòng `for`:
`` `Python
Đối với tôi trong Fibonacci (10):
in (i)
`` `
Đầu ra:
`` `
0
1
1
2
3
5
số 8
13
21
34
`` `
## Ưu điểm của việc sử dụng máy phát điện
Có một số lợi thế để sử dụng máy phát điện trên các chức năng truyền thống.
*** Hiệu quả bộ nhớ: ** Trình tạo chỉ tạo ra các giá trị khi chúng cần thiết, có thể lưu bộ nhớ.
*** Hiệu suất: ** Trình tạo có thể hoạt động nhiều hơn các chức năng truyền thống, vì chúng không cần tạo toàn bộ danh sách các giá trị trong bộ nhớ.
*** Tính biểu cảm: ** Máy phát điện có thể được sử dụng để diễn đạt một số thuật toán nhất định chính xác hơn các hàm truyền thống.
## Phần kết luận
Máy phát điện là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các trình lặp lười biếng.Chúng là bộ nhớ hiệu quả, hiệu suất và biểu cảm.Nếu bạn đang làm việc với các trình lặp trong Python, bạn nên xem xét sử dụng máy phát điện.
## hashtags
* #Python
* #Generators
* #iterators
* #Tải xuống lười biếng
* #hiệu suất
=======================================
## What is a Generator in Python?
A generator in Python is a function that returns an iterator. An iterator is an object that can be used to iterate over a sequence of values, one at a time. Generators are created using the `yield` keyword.
When a generator function is called, it does not immediately start executing. Instead, it returns an iterator object. The iterator object can then be used to iterate over the values produced by the generator function.
Generators are a powerful tool for creating lazy iterators. Lazy iterators only produce values when they are needed, which can save memory and improve performance.
## How to create a generator in Python
To create a generator function, you use the `yield` keyword. The `yield` keyword tells the generator function to pause and return a value. When the generator function is resumed, it will continue from where it left off.
Here is an example of a generator function that produces the Fibonacci sequence:
```python
def fibonacci
:"""Generates the Fibonacci sequence."""
a, b = 0, 1
for i in range
:yield a
a, b = b, a + b
```
To use the `fibonacci()` function, you can iterate over it using the `for` loop:
```python
for i in fibonacci(10):
print(i)
```
Output:
```
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
```
## Advantages of using generators
There are several advantages to using generators over traditional functions.
* **Memory efficiency:** Generators only produce values when they are needed, which can save memory.
* **Performance:** Generators can be more performant than traditional functions, because they do not need to create an entire list of values in memory.
* **Expressiveness:** Generators can be used to express certain algorithms more concisely than traditional functions.
## Conclusion
Generators are a powerful tool for creating lazy iterators. They are memory efficient, performant, and expressive. If you are working with iterators in Python, you should consider using generators.
## Hashtags
* #Python
* #Generators
* #iterators
* #Lazy-loading
* #Performance
